Changer la fréquence d’une série temporelle : resampling

Manipuler des séries temporelles en Python

Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

Changer la fréquence : resampling

DateTimeIndex : définir et changer la fréquence avec .asfreq()
Mais la conversion de fréquence modifie les données
- Upsampling : remplir ou interpoler les valeurs manquantes
- Downsampling : agréger les données existantes
API pandas :
- .asfreq(), .reindex()
- .resample() + méthode de transformation

Premiers pas : données trimestrielles

dates = pd.date_range(start='2016', periods=4, freq='Q')

data = range(1, 5)

quarterly = pd.Series(data=data, index=dates)

quarterly

2016-03-31    1
2016-06-30    2
2016-09-30    3
2016-12-31    4
Freq: Q-DEC, dtype: int64 # Par défaut : trimestres fin d’année

Upsampling : trimestre => mois

monthly = quarterly.asfreq('M') # vers une fréquence fin de mois

2016-03-31    1.0
2016-04-30    NaN
2016-05-31    NaN
2016-06-30    2.0
2016-07-31    NaN
2016-08-31    NaN
2016-09-30    3.0
2016-10-31    NaN
2016-11-30    NaN
2016-12-31    4.0
Freq: M, dtype: float64

L’upsampling crée des valeurs manquantes

monthly = monthly.to_frame('baseline') # en DataFrame

Upsampling : méthodes de remplissage

monthly['ffill'] = quarterly.asfreq('M', method='ffill')

monthly['bfill'] = quarterly.asfreq('M', method='bfill')

monthly['value'] = quarterly.asfreq('M', fill_value=0)

Upsampling : méthodes de remplissage

bfill : backfill
ffill : forward fill

            baseline  ffill  bfill  value
2016-03-31       1.0      1      1      1
2016-04-30       NaN      1      2      0
2016-05-31       NaN      1      2      0
2016-06-30       2.0      2      2      2
2016-07-31       NaN      2      3      0
2016-08-31       NaN      2      3      0
2016-09-30       3.0      3      3      3
2016-10-31       NaN      3      4      0
2016-11-30       NaN      3      4      0
2016-12-31       4.0      4      4      4

Ajouter les mois manquants : .reindex()

dates = pd.date_range(start='2016', 
                      periods=12, 
                      freq='M')

DatetimeIndex(['2016-01-31', 
               '2016-02-29', 
               ..., 
               '2016-11-30', 
               '2016-12-31'],
        dtype='datetime64[ns]', freq='M')

.reindex() :
- adapter le DataFrame à un nouvel index
- même logique de remplissage que .asfreq()

quarterly.reindex(dates)

2016-01-31    NaN
2016-02-29    NaN
2016-03-31    1.0
2016-04-30    NaN
2016-05-31    NaN
2016-06-30    2.0
2016-07-31    NaN
2016-08-31    NaN
2016-09-30    3.0
2016-10-31    NaN
2016-11-30    NaN
2016-12-31    4.0

Passons à la pratique !

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