Dans le monde d'aujourd'hui, la manipulation et l'analyse des données sont essentielles pour comprendre divers phénomènes et prendre des décisions éclairées. L'une des tâches courantes de l'analyse des données consiste à rééchantillonner les données de séries chronologiques, ce qui implique de modifier la fréquence des données, soit par suréchantillonnage (augmentation de la fréquence), soit par sous-échantillonnage (diminution de la fréquence). Dans cet article, nous discuterons du processus de remplissage vers l'arrière lors du suréchantillonnage des données de séries chronologiques à l'aide de la puissante bibliothèque Python, Pandas.
Remplir en arrière les données de séries chronologiques
Lorsque nous suréchantillonnons des données de séries chronologiques, nous augmentons la fréquence des points de données, ce qui entraîne généralement des valeurs manquantes pour les points de données nouvellement créés. Pour combler ces valeurs manquantes, nous pouvons utiliser diverses méthodes. Une telle méthode est appelée remplissage à l'envers, aussi connu sous le nom remblayage. Le remplissage à rebours est le processus de remplissage des valeurs manquantes avec la valeur disponible suivante dans la série temporelle.
Bibliothèque des pandas
Python Bibliothèque des pandas est un outil essentiel pour la manipulation de données, offrant un large éventail de fonctionnalités pour gérer les structures de données telles que les DataFrames et les données de séries chronologiques. Pandas possède des fonctionnalités intégrées qui facilitent le travail avec des données de séries chronologiques, telles que le rééchantillonnage et le remplissage des valeurs manquantes, ce qui nous permet d'effectuer efficacement un remplissage en arrière après le suréchantillonnage.
Solution : Remplir à rebours avec des pandas
Pour illustrer le processus d'application d'un remplissage en arrière après le suréchantillonnage des données de séries chronologiques à l'aide de Pandas, prenons un exemple simple. Nous allons commencer par importer les bibliothèques nécessaires et créer un exemple d'ensemble de données de séries chronologiques.
import pandas as pd import numpy as np # Create a sample time series dataset date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='D') data = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng), 1)) df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date']) df['value'] = data
Maintenant que nous avons nos exemples de données, nous allons procéder au suréchantillonnage et appliquer la méthode de remplissage en arrière. Dans cet exemple, nous allons suréchantillonner d'une fréquence quotidienne à une fréquence horaire :
# Upsample the data to hourly frequency
df.set_index('date', inplace=True)
hourly_df = df.resample('H').asfreq()
# Apply the backward fill method to fill missing values
hourly_df.fillna(method='bfill', inplace=True)
Dans le code ci-dessus, nous avons d'abord défini la colonne "date" comme index, puis rééchantillonné les données à une fréquence horaire à l'aide de la rééchantillonner() fonction. Le DataFrame résultant a des valeurs manquantes en raison de la fréquence accrue. Nous avons ensuite utilisé le remplirna() méthode avec le paramètre 'bfill' pour effectuer un remplissage vers l'arrière sur les valeurs manquantes.
Explication étape par étape
Décomposons le code pour mieux le comprendre :
1. Nous avons d'abord importé les bibliothèques Pandas et NumPy :
import pandas as pd import numpy as np
2. Nous avons créé un exemple d'ensemble de données de séries chronologiques à l'aide de DATE_RANGE () fonction de Pandas pour générer des dates quotidiennes et des valeurs numériques aléatoires :
date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='D') data = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng), 1)) df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date']) df['value'] = data
3. Ensuite, nous définissons la colonne 'date' comme index et rééchantillonnons les données à une fréquence horaire avec rééchantillonner() ainsi que asfréq() les fonctions:
df.set_index('date', inplace=True)
hourly_df = df.resample('H').asfreq()
4. Enfin, nous avons rempli les valeurs manquantes dans le DataFrame suréchantillonné en utilisant le remplirna() méthode avec le paramètre 'bfill' pour le remplissage vers l'arrière :
hourly_df.fillna(method='bfill', inplace=True)
Conclusion
Dans cet article, nous avons exploré le processus de remplissage vers l'arrière après suréchantillonnage des données de séries chronologiques en utilisant la puissante bibliothèque Pandas en Python. En comprenant et en mettant en œuvre ces techniques, nous pouvons manipuler et analyser efficacement les données de séries chronologiques, découvrir des informations précieuses et prendre des décisions éclairées.
