No mundo de hoje, a manipulação e análise de dados são essenciais para entender vários fenômenos e tomar decisões informadas. Uma das tarefas comuns na análise de dados é a reamostragem de dados de séries temporais, que envolve alterar a frequência dos dados, seja por upsampling (aumento da frequência) ou downsampling (diminuição da frequência). Neste artigo, discutiremos o processo de preenchimento reverso durante o upsampling de dados de séries temporais usando a poderosa biblioteca Python, Pandas.
Preenchimento inverso dos dados da série temporal
Quando aumentamos a amostra dos dados da série temporal, aumentamos a frequência dos pontos de dados, o que geralmente resulta em valores ausentes para os pontos de dados recém-criados. Para preencher esses valores ausentes, podemos usar uma variedade de métodos. Um desses métodos é chamado enchimento para trás, também conhecido como preenchimento. O preenchimento reverso é o processo de preencher os valores ausentes com o próximo valor disponível na série temporal.
Biblioteca de pandas
Python's Biblioteca de pandas é uma ferramenta essencial para manipulação de dados, oferecendo uma ampla gama de funcionalidades para lidar com estruturas de dados como DataFrames e dados de séries temporais. O Pandas possui recursos integrados que facilitam o trabalho com dados de séries temporais, como reamostragem e preenchimento de valores ausentes, permitindo executar com eficiência o preenchimento reverso após o upsampling.
Solução: preenchimento reverso com pandas
Para demonstrar o processo de aplicação de um preenchimento reverso após a amostragem de dados de séries temporais usando Pandas, vamos considerar um exemplo simples. Começaremos importando as bibliotecas necessárias e criando um conjunto de dados de série temporal de amostra.
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
Agora que temos nossos dados de amostra, prosseguiremos com o upsampling e aplicaremos o método de preenchimento reverso. Neste exemplo, faremos um upsample da frequência diária para uma frequência horária:
# 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)
No código acima, primeiro definimos a coluna 'date' como o índice e, em seguida, reamostramos os dados para uma frequência horária usando o método redimensionamento() função. O DataFrame resultante tem valores ausentes devido ao aumento da frequência. Usamos então o preencher() método com o parâmetro 'bfill' para executar um preenchimento reverso nos valores ausentes.
Explicação passo a passo
Vamos detalhar o código para entender melhor:
1. Primeiro importamos as bibliotecas Pandas e NumPy:
import pandas as pd import numpy as np
2. Criamos um conjunto de dados de série temporal de amostra usando o intervalo_data() função do Pandas para gerar datas diárias e valores numéricos aleatórios:
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. Em seguida, definimos a coluna 'data' como o índice e reamostramos os dados para uma frequência horária com redimensionamento() e asfreq() funções:
df.set_index('date', inplace=True)
hourly_df = df.resample('H').asfreq()
4. Por fim, preenchemos os valores ausentes no DataFrame upsampled usando o preencher() método com o parâmetro 'bfill' para preenchimento reverso:
hourly_df.fillna(method='bfill', inplace=True)
Conclusão
Neste artigo, exploramos o processo de preenchimento reverso após upsampling de dados de séries temporais usando a poderosa biblioteca Pandas em Python. Compreendendo e implementando essas técnicas, podemos manipular e analisar dados de séries temporais com eficiência, descobrindo insights valiosos e tomando decisões informadas.
