기간별 필터링과 집계

Polars로 하는 데이터 변환

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

특정 가격 찾기

시계열 데이터 표

특정 가격 찾기

1개 행이 강조된 시계열 데이터 표

특정 가격 찾기

3개 행이 강조된 시계열 데이터 표

pl.datetime으로 필터링

prices.filter(

)

작업: 7월 5일 정오의 가격 찾기

pl.datetime으로 필터링

prices.filter(
    pl.col("time") == 
)

pl.datetime으로 필터링

prices.filter(
    pl.col("time") == pl.datetime(                                  )
)

pl.datetime으로 필터링

prices.filter(
    pl.col("time") == pl.datetime(year=2025, month=7, day=5, hour=12)
)

| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[µs]        | f64   | f64   |
|---------------------|-------|-------|
| 2025-07-05 12:00:00 | 0.0   | 462.0 |

pl.date로 날짜 기준 필터링

prices.filter(
    pl.col("time").dt.date() == 
)

pl.date로 날짜 기준 필터링

prices.filter(
    pl.col("time").dt.date() == pl.date(year=2025, month=7, day=5)
)

pl.date로 날짜 기준 필터링

prices.filter(
    pl.col("time").dt.date() == pl.date(year=2025, month=7, day=5)
)

| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[µs]        | 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 23:00:00 | 72.3  | 0.0   |

datetime 구간 필터링

prices.filter(
    pl.col("time").is_between(


    )
)

datetime 구간 필터링

prices.filter(
    pl.col("time").is_between(
        pl.datetime(2025, 7, 5, 8),
        pl.datetime(2025, 7, 5, 18)
    )
)

datetime 구간 필터링

prices.filter(
    pl.col("time").is_between(
        pl.datetime(2025, 7, 5, 8),
        pl.datetime(2025, 7, 5, 18)
    )
)

| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[µs]        | f64   | f64   |
|---------------------|-------|-------|
| 2025-07-05 08:00:00 | 1.7   | 180.0 |
| 2025-07-05 09:00:00 | 1.3   | 243.0 |
| ...                 | ...   | ...   |
| 2025-07-05 17:00:00 | 77.8  | 153.0 |
| 2025-07-05 18:00:00 | 87.3  | 119.0 |

기간별 집계

시간 창으로 집계할 행들

.group_by_dynamic()으로 집계

기간별 집계

prices.sort("time")

기간별 집계

prices.sort("time").group_by_dynamic("time",          )

기간별 집계

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h")

6시간 창으로 집계

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h").agg(

)

6시간 창으로 집계

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h").agg(
    pl.col("price").mean().alias("avg_price")
)

6시간 창으로 집계

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h").agg(
    pl.col("price").mean().alias("avg_price")
)

| time                | avg_price |
| ---                 | ---       |
| datetime[µs]        | f64       |
|---------------------|-----------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 28.4      |
| 2025-07-05 06:00:00 | 15.2      |
| 2025-07-05 12:00:00 | 42.1      |
| 2025-07-05 18:00:00 | 68.7      |

일 단위 집계

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="1d").agg(

    pl.col("price").mean().alias("avg_price"),
    pl.col("solar").mean().alias("avg_solar")

)

일 단위 집계

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="1d").agg(
    pl.col("price").mean().alias("avg_price"),
    pl.col("solar").mean().alias("avg_solar")
)

| time                | avg_price | avg_solar |
| ---                 | ---       | ---       |
| datetime[µs]        | f64       | f64       |
|---------------------|-----------|-----------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 36.7      | 147.1     |
| 2025-07-06 00:00:00 | 42.1      | 133.8     |

창 크기 제어

every - 새 창이 시작되는 간격
period - 각 창의 길이
기본값으로 period는 every와 같습니다

창 크기 제어

prices.group_by_dynamic("time", every="2h")

창 크기 제어

겹치지 않는 2시간 창

창 크기 제어

prices.group_by_dynamic("time", every="1h", period="2h")

창 크기 제어

10시에 시작하는 첫 겹치는 창

창 크기 제어

11시에 시작하는 두 번째 겹치는 창

연습해 봅시다!

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