Análisis y manejo de fechas

Transformación de datos con Polars

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

Datos de series temporales

Serie temporal de precios de mercado

Datos de series temporales

Serie temporal de ventas

Datos de series temporales

Serie temporal de reproducciones

Datos de series temporales

Serie temporal de recuento

Conjunto de datos de precios de electricidad

shape: (24, 3)
| time             | price | solar |
| ---              | ---   | ---   |
| str              | f64   | f64   |
|------------------|-------|-------|
| 05/07/2025 00:00 | 34.2  | 0.0   |
| ...              | ...   | ...   |
| 05/07/2025 12:00 | 0.0   | 462.0 |

time - valores por hora
price - £ por megavatio hora
solar - W por metro cuadrado
solar > 400 = día de verano cálido

Relación precio-solar

Serie temporal de precios de electricidad

Relación precio-solar

Serie temporal de precios de electricidad

Tipos datetime en Polars

Date - fecha de calendario - 2000-01-01
Datetime - fecha y hora - 2000-01-01 12:00:00
Time - hora del día - 12:00:00
Duration - intervalo - 3 hours

Parseo automático de datetime

pl.read_csv(
  "electricity_prices",

)

Parseo automático de datetime

pl.read_csv(
  "electricity_prices",
  try_parse_dates=True
)

formato: YYYY-MM-DD
p. ej. 2025-07-05
p. ej. 2025-07-05 12:00:00

Nuestros datos requieren parseo manual

| time             | price | solar |
| ---              | ---   | ---   |
| str              | f64   | f64   |
|------------------|-------|-------|
| 05/07/2025 00:00 | 34.2  | 0.0   |
| 05/07/2025 01:00 | 28.7  | 0.0   |

formato: DD/MM/YYYY HH:MM
Polars no lo detecta automáticamente

Parseo con strptime

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(                             )
)

Parseo con strptime

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime,                 )
)

Parseo con strptime

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime, "%d/%m/%Y      ")
)

Parseo con strptime

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime, "%d/%m/%Y %H:%M")
)

Parseo con strptime

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime, "%d/%m/%Y %H:%M")
)

| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[us]        | f64   | f64   |
|---------------------|-------|-------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   |

Extraer componentes de datetime

Tabla de serie temporal

Extraer componentes de datetime

Tabla de serie temporal con la fecha resaltada en una fila

Extraer componentes de datetime

Tabla de serie temporal con la hora resaltada en una fila

Extraer componentes de datetime

Tabla de serie temporal con la hora del día resaltada en una fila

Extraer la fecha

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.date()
)

Extraer la fecha

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.date().alias("date")
)

Extraer la fecha

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.date().alias("date")
)

| time                | price | solar | date       |
| ---                 | ---   | ---   | ---        |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | date       |
|---------------------|-------|-------|------------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 2025-07-05 |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 2025-07-05 |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   | 2025-07-05 |

Extraer la hora

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.time().alias("time_of_day")
)

Extraer la hora

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.time().alias("time_of_day")
)

| time                | price | solar | time_of_day |
| ---                 | ---   | ---   | ---         |
| datetime[us]        | f64   | f64   | time        |
|---------------------|-------|-------|-------------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 00:00:00    |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 01:00:00    |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   | 02:00:00    |

Extraer la hora (entera)

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.hour().alias("hour")
)

Extraer la hora (entera)

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.hour().alias("hour")
)

| time                | price | solar | hour |
| ---                 | ---   | ---   | ---  |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | i8   |
|---------------------|-------|-------|------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 0    |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 1    |
| 2025-07-05 12:00:00 | 0.0   | 462.0 | 12   |

Otros componentes de datetime

.dt.year() - extrae el año
.dt.month() - extrae el mes (1-12)
.dt.day() - extrae el día del mes
.dt.minute() - extrae el minuto
...

¹ https://docs.pola.rs/api/python/dev/reference/expressions/temporal.html

Ajustar datetimes

.dt.offset_by() - ajustar datetimes
"1h" - adelantar 1 hora
"-2d" - retrasar 2 días

Ajustar datetimes

.dt.offset_by() - ajustar datetimes
"1h" - adelantar 1 hora
"-2d" - retrasar 2 días

¹ https://docs.pola.rs/api/python/stable/reference/expressions/api/polars.Expr.dt.offset_by.html

Añadir fin de ventana temporal

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.offset_by("1h")
)

Añadir fin de ventana temporal

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.offset_by("1h").alias("time_end")
)

Añadir fin de ventana temporal

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.offset_by("1h").alias("time_end")
)

| time                | price | solar | time_end            |
| ---                 | ---   | ---   | ---                 |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | datetime[µs]        |
|---------------------|-------|-------|---------------------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 2025-07-05 01:00:00 |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 2025-07-05 02:00:00 |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   | 2025-07-05 03:00:00 |

¡Vamos a practicar!

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