Funções de janela móvel com pandas

Manipulando dados de séries temporais em Python

Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

Funções de janela no pandas

  • Janelas identificam subperíodos da sua série temporal
  • Calcule métricas para subperíodos dentro da janela
  • Crie uma nova série temporal de métricas
  • Dois tipos de janelas:
    • Móvel: mesmo tamanho, deslizante (este vídeo)
    • Expansiva: contém todos os valores anteriores (próximo vídeo)
Manipulando dados de séries temporais em Python

Calculando uma média móvel

data = pd.read_csv('google.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

DatetimeIndex: 1761 entries, 2010-01-04 to 2016-12-30
Data columns (total 1 columns):
price     1761 non-null float64
dtypes: float64(1)

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.010.png

Manipulando dados de séries temporais em Python

Calculando uma média móvel

# Tamanho de janela baseado em inteiro
data.rolling(window=30).mean() # número fixo de observações

DatetimeIndex: 1761 entries, 2010-01-04 to 2017-05-24
Data columns (total 1 columns):
price    1732 non-null float64
dtypes: float64(1)
  • window=30: nº de dias úteis
  • min_periods: escolha < 30 para ter resultados nos primeiros dias
Manipulando dados de séries temporais em Python

Calculando uma média móvel

# Tamanho de janela baseado em offset
data.rolling(window='30D').mean() # período fixo

DatetimeIndex: 1761 entries, 2010-01-04 to 2017-05-24
Data columns (total 1 columns):
price    1761 non-null float64
dtypes: float64(1)
  • 30D: nº de dias corridos
Manipulando dados de séries temporais em Python

Média móvel de 90 dias

r90 = data.rolling(window='90D').mean()

google.join(r90.add_suffix('_mean_90')).plot()

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.017.png

Manipulando dados de séries temporais em Python

Médias móveis de 90 e 360 dias

data['mean90'] = r90

r360 = data['price'].rolling(window='360D'.mean()

data['mean360'] = r360; data.plot()

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.020.png

Manipulando dados de séries temporais em Python

Métricas móveis múltiplas (1)

r = data.price.rolling('90D').agg(['mean', 'std'])

r.plot(subplots = True)

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.022.png

Manipulando dados de séries temporais em Python

Métricas móveis múltiplas (2)

rolling = data.google.rolling('360D')

q10 = rolling.quantile(0.1).to_frame('q10')

median = rolling.median().to_frame('median')

q90 = rolling.quantile(0.9).to_frame('q90')

pd.concat([q10, median, q90], axis=1).plot()

ch3_1_v2 - Rolling Window Functions with Pandas.024.png

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Vamos praticar!

Manipulando dados de séries temporais em Python

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