Compétences en analyse de données de séries chronologiques en Python

Avec le développement continu de l'ère des données, les compétences en analyse de données sont devenues une qualité de base pour les praticiens de divers secteurs. Dans le processus d'analyse des données, les compétences en analyse de données de séries chronologiques sont particulièrement importantes. En tant que l'un des langages de programmation les plus en vogue à l'heure actuelle, Python est également largement utilisé dans le domaine de l'analyse de données de séries chronologiques. Cet article présentera certaines techniques d'analyse de données de séries chronologiques Python couramment utilisées pour aider les lecteurs à analyser et à traiter plus efficacement les données de séries chronologiques à grande échelle.

1. Introduction aux types de données

Les données de séries chronologiques sont une collection de données classées par ordre chronologique, telles que la température météo quotidienne, les cours des actions, la population, les clics sur les sites Web et d'autres données. En Python, nous pouvons utiliser la bibliothèque Pandas et la bibliothèque Numpy pour l'analyse et le traitement des données de séries chronologiques. Les structures de données les plus couramment utilisées dans Pandas sont Series et DataFrame, où Series est un tableau unidimensionnel utilisé pour stocker une colonne de données ; DataFrame est une structure de données de table bidimensionnelle qui peut être utilisée pour stocker plusieurs colonnes de données.

2. Chargement des données

Avant l'analyse, nous devons d'abord obtenir des données de l'extérieur, puis charger les données. Les bibliothèques Pandas et Numpy en Python offrent plusieurs façons de lire des données dans différents formats. Par exemple, lisez des données au format CSV :

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

De plus, la bibliothèque Pandas fournit également la méthode to_csv de DataFrame, qui peut générer des données dans un fichier au format CSV.

data.to_csv('data.csv')

3. Nettoyage des données

Le nettoyage des données est une étape essentielle de l'analyse des données. Il comprend la suppression des données sales et des données vides, l'unification des types de données, la vérification des données, etc. Dans l'analyse des données de séries chronologiques, le nettoyage des données peut également nécessiter des opérations telles que l'interpolation et la sélection de fonctionnalités. En Python, nous pouvons utiliser la méthode dropna fournie par Pandas pour supprimer les données manquantes.

data = data.dropna()

De plus, pour les données de séries chronologiques, des échantillons de données non stationnaires peuvent entraîner des conséquences indésirables. Par exemple, les données peuvent montrer une tendance saisonnière ou une épidémie peut survenir parce que les données se rapprochent d'une certaine valeur. À l'heure actuelle, nous pouvons utiliser la méthode glissante de Pandas pour effectuer une moyenne mobile afin de stabiliser les données de la série chronologique.

rolling_data = data.rolling(window=8, center=False).mean()

4. Analyse des données

Pour l'analyse des données de séries chronologiques, nous devons effectuer une analyse périodique des données pour comprendre la tendance périodique des données. En Python, nous pouvons utiliser la méthode fft pour effectuer une transformée de Fourier sur les données et obtenir la fréquence et l'amplitude des données.

import numpy as np

Fs = 1000   #采样频率
Ts = 1.0 / Fs #采样周期
L = 1500   #数据长度
t = np.linspace(0.0, L*Ts, L, endpoint=False)
data = np.sin(10*np.pi*t) + 0.5*np.sin(50*np.pi*t)

N = len(data)
yf = np.fft.fft(data)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*Ts), N/2)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:N/2]))
plt.grid()
plt.show()

5. Visualisation des données

La visualisation des données est une partie importante de l'analyse des données des séries chronologiques. Elle peut afficher les données devant nous et nous aider à mieux comprendre et mieux comprendre les données. Il existe plusieurs outils de visualisation disponibles en Python, tels que des bibliothèques telles que Matplotlib et Seaborn. Nous pouvons utiliser ces outils pour visualiser des données de séries chronologiques, telles que dessiner des tracés de séries chronologiques, des boîtes à moustaches, des histogrammes, etc.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 时间序列图
sns.lineplot(x="year", y="volume_sold", data=df)

# 箱形图
sns.boxplot(x="day", y="tip", data=tips)

# 直方图
sns.distplot(df["age"])

6. Conclusion

L'analyse des données de séries chronologiques implique de nombreux aspects tels que le chargement des données, le nettoyage des données, l'analyse des données et la visualisation des données. En Python, nous pouvons utiliser des bibliothèques telles que Pandas et Numpy pour compléter le traitement des séries de dates et de temps. données et analyses. L'utilisation de Python pour l'analyse des données de séries chronologiques peut aider les analystes de données à mieux comprendre les changements dynamiques et les tendances des données, afin de formuler plus efficacement les plans d'analyse et de traitement des données correspondants.

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