Python의 시계열 데이터 분석 기술

데이터 시대의 지속적인 발전과 함께 데이터 분석 능력은 다양한 산업 분야의 실무자들에게 기본 자질이 되었습니다. 데이터 분석 과정에서는 시계열 데이터 분석 기술이 특히 중요합니다. 현재 가장 핫한 프로그래밍 언어 중 하나인 Python은 시계열 데이터 분석 분야에서도 널리 사용되고 있습니다. 이 기사에서는 독자가 대규모 시계열 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 처리하는 데 도움이 되는 몇 가지 일반적으로 사용되는 Python 시계열 데이터 분석 기술을 소개합니다.

1. 데이터 유형 소개

시계열 데이터는 일별 기온, 주가, 인구, 웹 사이트 클릭 수 등 시간 순서로 배열된 데이터의 집합입니다. Python에서는 시계열 데이터 분석 및 처리를 위해 Pandas 라이브러리와 Numpy 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Pandas에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 구조는 Series와 DataFrame입니다. 여기서 Series는 하나의 데이터 열을 저장하는 데 사용되는 1차원 배열이고, DataFrame은 여러 열의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 2차원 테이블 데이터 구조입니다.

2. 데이터 로딩

분석에 앞서 먼저 외부에서 데이터를 얻어와서 로딩해야 합니다. Python의 Pandas 및 Numpy 라이브러리는 다양한 형식의 데이터를 읽는 여러 가지 방법을 제공합니다. 예를 들어 CSV 형식의 데이터를 읽어보세요.

import pandas as pd

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

또한 Pandas 라이브러리는 데이터를 CSV 형식 파일로 출력할 수 있는 DataFrame의 to_csv 메서드도 제공합니다.

data.to_csv('data.csv')

3. 데이터 정리

데이터 정리는 데이터 분석의 필수 단계입니다. 여기에는 더러운 데이터와 빈 데이터 제거, 데이터 유형 통합, 데이터 확인 등이 포함됩니다. 시계열 데이터 분석에서 데이터 정리에는 보간 및 기능 선택과 같은 작업이 필요할 수도 있습니다. Python에서는 Pandas가 제공하는 dropna 메소드를 사용하여 누락된 데이터를 삭제할 수 있습니다.

data = data.dropna()

또한 시계열 데이터의 경우 고정되지 않은 데이터 샘플은 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어 데이터가 계절적 추세를 나타내거나 데이터가 특정 값에 접근하기 때문에 전염병이 발생할 수 있습니다. 이때 시계열 데이터를 안정화하기 위해 Pandas의 롤링 방법을 사용하여 롤링 평균을 수행할 수 있습니다.

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

4. 데이터 분석

시계열 데이터 분석을 위해서는 데이터의 주기적인 추세를 파악하기 위해 데이터에 대한 주기적인 분석을 수행해야 합니다. Python에서는 fft 방법을 사용하여 데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하고 데이터의 주파수와 진폭을 얻을 수 있습니다.

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. 데이터 시각화

데이터 시각화는 시계열 데이터 분석의 중요한 부분으로, 데이터를 우리 앞에 표시하고 데이터를 더 잘 이해하고 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다. Matplotlib 및 Seaborn과 같은 라이브러리와 같이 Python에서 사용할 수 있는 여러 시각화 도구가 있습니다. 이러한 도구를 사용하여 시계열 도표, 상자 도표, 히스토그램 그리기 등과 같은 시계열 데이터를 시각화할 수 있습니다.

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. 결론

시계열 데이터 분석에는 데이터 로딩, 데이터 정리, 데이터 분석 및 데이터 시각화와 같은 여러 측면이 포함됩니다. Python에서는 Pandas 및 Numpy와 같은 라이브러리를 사용하여 날짜 및 시계열 처리를 완료할 수 있습니다. 데이터 및 분석. 시계열 데이터 분석에 Python을 사용하면 데이터 분석가가 데이터의 동적 변화와 추세를 더 잘 파악하여 해당 데이터 분석 및 처리 계획을 보다 효율적으로 공식화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 Python의 시계열 데이터 분석 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!