Reprezentarea agregatelor datelor

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Medii mobile

În analiza seriilor de timp, media mobilă poate fi utilizată în mai multe scopuri:
- atenuarea fluctuațiilor pe termen scurt
- eliminarea valorilor aberante
- evidențierea tendințelor sau ciclurilor pe termen lung.

Modelul mediei mobile

co2_levels_mean = co2_levels.rolling(window=52).mean()

ax = co2_levels_mean.plot()
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("The values of my Y axis")
ax.set_title("52 weeks rolling mean of my time series")

plt.show()

Graficul mediei mobile pentru datele CO2

Media mobilă a unei serii de timp

Calcularea valorilor agregate ale seriei de timp

co2_levels.index

DatetimeIndex(['1958-03-29', '1958-04-05',...],
              dtype='datetime64[ns]', name='datestamp', 
              length=2284, freq=None)

print(co2_levels.index.month)

array([ 3,  4,  4, ..., 12, 12, 12], dtype=int32)

print(co2_levels.index.year)

array([1958, 1958, 1958, ..., 2001,
      2001, 2001], dtype=int32)

Reprezentarea valorilor agregate ale seriei de timp

index_month = co2_levels.index.month
co2_levels_by_month = co2_levels.groupby(index_month).mean()
co2_levels_by_month.plot()

plt.show()

Reprezentarea valorilor agregate ale seriei de timp

Agregate lunare ale datelor privind nivelurile de CO2

Să exersăm!

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python