टाइम सीरीज़ का इंडेक्सिंग और रिसैम्पलिंग

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

टाइम सीरीज़ ट्रांसफ़ॉर्मेशन

बेसिक टाइम सीरीज़ ट्रांसफ़ॉर्मेशन में शामिल हैं:

स्ट्रिंग डेट्स पार्स करना और datetime64 में बदलना
चुने हुए सबपीरियड्स के लिए सेलेक्टिंग और स्लाइसिंग
DateTimeIndex की फ़्रीक्वेंसी सेट/बदलना
- अपसैम्पलिंग बनाम डाउनसैम्पलिंग

GOOG स्टॉक प्राइस लाना

google = pd.read_csv('google.csv')  # import pandas as pd

google.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 504 entries, 0 to 503
Data columns (total 2 columns):
date     504 non-null object
price    504 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)

google.head()

         date   price
0  2015-01-02  524.81
1  2015-01-05  513.87
2  2015-01-06  501.96
3  2015-01-07  501.10
4  2015-01-08  502.68

स्ट्रिंग डेट्स को datetime64 में बदलना

pd.to_datetime():
- डेट स्ट्रिंग पार्स करें
- datetime64 में बदलें

google.date = pd.to_datetime(google.date)

google.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 504 entries, 0 to 503
Data columns (total 2 columns):
date     504 non-null datetime64[ns]
price    504 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)

स्ट्रिंग डेट्स को datetime64 में बदलना

.set_index():
- डेट को इंडेक्स में डालें
- inplace:
  - कॉपी न बनाएँ

google.set_index('date', inplace=True)

google.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 504 entries, 2015-01-02 to 2016-12-30
Data columns (total 1 columns):
price    504 non-null float64
dtypes: float64(1)

Google स्टॉक टाइम सीरीज़ प्लॉट करना

google.price.plot(title='Google Stock Price')

plt.tight_layout(); plt.show()

Google स्टॉक टाइम सीरीज़ का प्लॉट

पार्शियल स्ट्रिंग इंडेक्सिंग

ऐसी स्ट्रिंग्स से सेलेक्ट/इंडेक्स करें जो डेट में पार्स होती हैं

google['2015'].info() # तारीख के हिस्से की स्ट्रिंग पास करें

DatetimeIndex: 252 entries, 2015-01-02 to 2015-12-31
Data columns (total 1 columns):
price    252 non-null float64
dtypes: float64(1)

google['2015-3': '2016-2'].info() # स्लाइस में आखिरी महीना शामिल है

DatetimeIndex: 252 entries, 2015-03-02 to 2016-02-29
Data columns (total 1 columns):
price    252 non-null float64
dtypes: float64(1)
memory usage: 3.9 KB

पार्शियल स्ट्रिंग इंडेक्सिंग

google.loc['2016-6-1', 'price'] # पूरी तारीख के साथ .loc[] का उपयोग करें

734.15

.asfreq(): फ़्रीक्वेंसी सेट करें

.asfreq('D'):
- DateTimeIndex को कैलेंडर डे फ़्रीक्वेंसी में बदलें

google.asfreq('D').info() # कैलेंडर डे फ़्रीक्वेंसी सेट करें

DatetimeIndex: 729 entries, 2015-01-02 to 2016-12-30
Freq: D
Data columns (total 1 columns):
price    504 non-null float64
dtypes: float64(1)

.asfreq(): फ़्रीक्वेंसी सेट करें

अपसैम्पलिंग:
- ऊँची फ़्रीक्वेंसी से नई तारीखें बनती हैं => मिसिंग डेटा

google.asfreq('D').head()

             price
date              
2015-01-02  524.81
2015-01-03     NaN
2015-01-04     NaN
2015-01-05  513.87
2015-01-06  501.96

.asfreq(): फ़्रीक्वेंसी रीसेट करें

.asfreq('B'):
- DateTimeIndex को बिज़नेस डे फ़्रीक्वेंसी में बदलें

google = google.asfreq('B') # कैलेंडर डे फ़्रीक्वेंसी में बदलें

google.info()

DatetimeIndex: 521 entries, 2015-01-02 to 2016-12-30
Freq: B
Data columns (total 1 columns):
price    504 non-null float64
dtypes: float64(1)

.asfreq(): फ़्रीक्वेंसी रीसेट करें

google[google.price.isnull()] # मिसिंग 'price' वैल्यूज़ चुनें

            price
date             
2015-01-19    NaN
2015-02-16    NaN
...
2016-11-24    NaN
2016-12-26    NaN

वे बिज़नेस डे जब ट्रेडिंग नहीं हुई

अभ्यास करते हैं!

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना