No mundo de hoje, trabalhar com dados de séries temporais é uma habilidade essencial para um desenvolvedor. Uma das tarefas comuns é converter um registro de data e hora em um período específico, como dados semanais ou mensais. Essa operação é crucial para várias análises, como estudar tendências e padrões em dados. Neste artigo, exploraremos como converter carimbo de data/hora em período em um conjunto de dados de série temporal usando a poderosa biblioteca Python, Pandas. Também vamos nos aprofundar no código, explorar as bibliotecas e funções envolvidas no processo e entender sua importância na solução desse problema.
O Pandas é uma biblioteca de análise e manipulação de dados de código aberto, que fornece funções flexíveis e de alto desempenho para trabalhar com dados de séries temporais. Isso torna nossa tarefa simples, precisa e eficiente.
A solução para converter dados de timestamp para um período específico, como semanal ou mensal, envolve o uso do método de reamostragem da biblioteca Pandas. A reamostragem é uma ferramenta poderosa que pode ser usada em dados de carimbo de data/hora ou dados de séries temporais para aumentar ou diminuir a amostragem dos pontos de dados. Nesse caso, reduziremos a amostragem dos pontos de dados para criar os períodos desejados.
Agora, vamos ver a explicação passo a passo do código:
1. Importe as bibliotecas necessárias:
import pandas as pd import numpy as np
2. Crie um dataframe de amostra com um índice de timestamp:
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. Reamostrar os dados da série temporal e converter os dados do carimbo de data/hora em períodos:
df_period = df.resample('W').sum()
4. Imprima o dataframe resultante:
print(df_period)
O dataframe final `df_period` contém a soma dos dados originais agregados por semana.
**Entendendo as bibliotecas e funções usadas**
Biblioteca de pandas
Pandas é uma biblioteca Python amplamente usada para manipulação e análise de dados. Ele fornece estruturas de dados de alto nível, como Series e DataFrame, permitindo que os desenvolvedores executem operações como mesclar, remodelar e limpar com rapidez e eficiência. No nosso caso, o Pandas ajuda a lidar com dados de carimbo de data/hora de forma eficaz e fornece funções valiosas como resample() para converter dados de carimbo de data/hora em períodos.
Função Reamostrar
A redimensionamento() A função no Pandas é um método conveniente para conversão de frequência e reamostragem de dados de séries temporais. Ele fornece muitas opções para agregação de dados ou redução da resolução, incluindo soma, média, mediana, modo e outras funções definidas pelo usuário. Usamos esta função para converter nossos dados de registro de data e hora em um período semanal, especificando a frequência de reamostragem como 'W'. Você também pode usar 'M' para mensal, 'Q' para trimestral e assim por diante.
Agora que exploramos a funcionalidade do Pandas e a função de reamostragem para converter carimbo de data/hora em dados de período, podemos lidar facilmente com dados sensíveis ao tempo de uma maneira mais significativa. Com a ajuda dessas ferramentas, desenvolvedores, analistas de dados e especialistas em SEO podem obter informações exclusivas de seus dados, ajudando-os a tomar melhores decisões e previsões.
