pandas
Работа с временными рядами

Создание временных рядов

Вот как создать простой Time Series.

import pandas as pd
import numpy as np

# The number of sample to generate
nb_sample = 100

# Seeding to obtain a reproductible dataset
np.random.seed(0)

se = pd.Series(np.random.randint(0, 100, nb_sample),
                  index = pd.date_range(start = pd.to_datetime('2016-09-24'),
                                        periods = nb_sample, freq='D'))
se.head(2)

# 2016-09-24    44
# 2016-09-25    47

se.tail(2)

# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

Индексирование частичной строки

Очень удобный способ подмножества Time Series - использовать частичную индексацию строк . Он позволяет выбирать диапазон дат с четким синтаксисом.

Получение данных

Мы используем набор данных в примере создания временного ряда

Отображение головы и хвоста для просмотра границ

se.head(2).append(se.tail(2))

# 2016-09-24    44
# 2016-09-25    47
# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

Подменю

Теперь мы можем подмножество по годам, месяцам, дням очень интуитивно.

По годам

se['2017']

# 2017-01-01    48

По месяцам

se['2017-01']

# 2017-01-01    48

Днем

se['2017-01-01']

# 48

С диапазоном года, месяца, дня в соответствии с вашими потребностями.

se['2016-12-31':'2017-01-01']

# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

pandas также предоставляет выделенную функцию truncate для этого использования через параметры after и before но я думаю, что это менее понятно.

se.truncate(before='2017')

# 2017-01-01    48

se.truncate(before='2016-12-30', after='2016-12-31')

# 2016-12-30    13
# 2016-12-31    85