בעולם של היום, עבודה עם נתונים מסדרות זמן היא מיומנות חיונית עבור מפתח. אחת המשימות הנפוצות היא להמיר חותמת זמן לתקופה מסוימת, כגון נתונים שבועיים או חודשיים. פעולה זו חיונית לניתוחים שונים, כמו לימוד מגמות ודפוסים בנתונים. במאמר זה, נחקור כיצד להמיר חותמת זמן לנקודה במערך נתונים מסדרת זמן באמצעות ספריית Python החזקה, Pandas. כמו כן, נצלול עמוק לתוך הקוד, נחקור את הספריות והפונקציות המעורבות בתהליך, ונבין את משמעותן בפתרון בעיה זו.
Pandas היא ספריית ניתוח ומניפולציה של נתונים בקוד פתוח, המספקת פונקציות גמישות ובעלות ביצועים גבוהים לעבודה עם נתונים מסדרות זמן. זה הופך את המשימה שלנו לפשוטה, מדויקת ויעילה.
הפתרון להמרת נתוני חותמת זמן לתקופה מסוימת, כגון שבועי או חודשי, כרוך בשימוש בשיטת הדגימה מחדש של ספריית Pandas. דגימה מחדש היא כלי רב עוצמה שניתן להשתמש בו על נתוני חותמת זמן או נתוני סדרות זמן כדי להעלות דגימה או להוריד דגימה של נקודות הנתונים. במקרה זה, נקטין את נקודות הנתונים כדי ליצור את התקופות הרצויות.
כעת, בואו נסתכל על ההסבר שלב אחר שלב של הקוד:
1. ייבא את הספריות הדרושות:
import pandas as pd import numpy as np
2. צור מסגרת נתונים לדוגמה עם אינדקס חותמת זמן:
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
df.set_index('date', inplace=True)
3. דגום מחדש את נתוני סדרת הזמן והמר את נתוני חותמת הזמן לתקופות:
df_period = df.resample('W').sum()
4. הדפס את מסגרת הנתונים שהתקבלה:
print(df_period)
מסגרת הנתונים הסופית 'df_period' מכילה את סכום הנתונים המקוריים שנצברו לפי שבוע.
**הבנת הספריות והפונקציות בהן נעשה שימוש**
ספריית פנדה
Pandas היא ספריית Python בשימוש נרחב למניפולציה וניתוח נתונים. הוא מספק מבני נתונים ברמה גבוהה כמו Series ו-DataFrame, המאפשר למפתחים לבצע פעולות כמו מיזוג, עיצוב מחדש וניקוי במהירות וביעילות. במקרה שלנו, Pandas עוזרת לטפל בנתוני חותמת זמן ביעילות ומספקת פונקציות חשובות כמו resample() להמרת נתוני חותמת זמן לנקודות.
פונקציית דגימה מחדש
אל האני מדגם מחדש () function ב-Pandas היא שיטה נוחה להמרת תדרים ודגימה מחדש של נתוני סדרות זמן. הוא מספק אפשרויות רבות לצבירה או דגימת ירידה של נתונים, כולל סכום, ממוצע, חציון, מצב ופונקציות אחרות המוגדרות על ידי המשתמש. אנו משתמשים בפונקציה זו כדי להמיר את נתוני חותמת הזמן שלנו לתקופה שבועית על ידי ציון תדירות הדגימה מחדש בתור 'W'. אתה יכול גם להשתמש ב-'M' עבור חודשי, 'Q' עבור רבעוני וכן הלאה.
כעת, לאחר שחקרנו את הפונקציונליות של Pandas ואת פונקציית הדגימה מחדש להמרת חותמת זמן לנתוני תקופה, אנו יכולים לטפל בקלות בנתונים רגישים לזמן בצורה משמעותית יותר. בעזרת הכלים הללו, מפתחים, מנתחי נתונים ומומחי SEO יכולים לפתוח תובנות ייחודיות מהנתונים שלהם, לעזור להם לקבל החלטות ותחזיות טובות יותר.
