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Visualiser des séries temporelles en Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Prérequis

Visualiser des séries temporelles en Python

Les séries temporelles en Data Science

  • Les séries temporelles sont essentielles pour stocker et analyser de nombreux types de données
  • Les données financières, météo et issues d'appareils se traitent idéalement en séries temporelles
Visualiser des séries temporelles en Python

Les séries temporelles en Data Science

Exemple de données de série temporelle

Visualiser des séries temporelles en Python

Aperçu du cours

  • Chapitre 1 : Démarrage et personnalisation de votre premier graphique temporel
  • Chapitre 2 : Résumer et décrire des séries temporelles
  • Chapitre 3 : Analyse avancée des séries temporelles
  • Chapitre 4 : Gérer plusieurs séries temporelles
  • Chapitre 5 : Étude de cas
Visualiser des séries temporelles en Python

Lire des données avec pandas

import pandas as pd

df = pd.read_csv('ch2_co2_levels.csv')
print(df)


       datestamp    co2
0     1958-03-29  316.1
1     1958-04-05  317.3
2     1958-04-12  317.6
...
...
...
2281  2001-12-15  371.2
2282  2001-12-22  371.3
2283  2001-12-29  371.5
Visualiser des séries temporelles en Python

Prévisualiser des données avec pandas

print(df.head(n=5))

    datestamp    co2
0  1958-03-29  316.1
1  1958-04-05  317.3
2  1958-04-12  317.6
3  1958-04-19  317.5
4  1958-04-26  316.4

print(df.tail(n=5))

       datestamp    co2
2279  2001-12-01  370.3
2280  2001-12-08  370.8
2281  2001-12-15  371.2
2282  2001-12-22  371.3
2283  2001-12-29  371.5
Visualiser des séries temporelles en Python

Vérifier les types avec pandas

print(df.dtypes)

datestamp     object
co2          float64
dtype: object
Visualiser des séries temporelles en Python

Travailler avec des dates

Pour travailler des séries temporelles avec pandas, les colonnes de dates doivent être au type datetime64.

pd.to_datetime(['2009/07/31', 'test'])

ValueError: Unknown string format

pd.to_datetime(['2009/07/31', 'test'], errors='coerce')

DatetimeIndex(['2009-07-31', 'NaT'], 
    dtype='datetime64[ns]', freq=None)
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