Günümüz dünyasında, zaman serisi verileriyle çalışmak, bir geliştirici için temel bir beceridir. Yaygın görevlerden biri, bir zaman damgasını haftalık veya aylık veriler gibi belirli bir döneme dönüştürmektir. Bu işlem, verilerdeki eğilimleri ve kalıpları incelemek gibi çeşitli analizler için çok önemlidir. Bu makalede, güçlü Python kitaplığı Pandas'ı kullanarak bir zaman serisi veri kümesinde zaman damgasını döneme dönüştürmeyi keşfedeceğiz. Ayrıca kodu derinlemesine inceleyeceğiz, sürece dahil olan kitaplıkları ve işlevleri keşfedeceğiz ve bu sorunu çözmedeki önemini anlayacağız.
Pandas, zaman serisi verileriyle çalışmak için esnek ve yüksek performanslı işlevler sağlayan açık kaynaklı bir veri analizi ve işleme kitaplığıdır. Görevimizi basit, doğru ve verimli hale getirir.
Zaman damgası verilerini haftalık veya aylık gibi belirli bir döneme dönüştürme çözümü, Pandas kitaplığının yeniden örnekleme yöntemini kullanmayı içerir. Yeniden örnekleme, veri noktalarını yukarı veya aşağı örneklemek için zaman damgası verilerinde veya zaman serisi verilerinde kullanılabilen güçlü bir araçtır. Bu durumda, istenen dönemleri oluşturmak için veri noktalarını aşağı örnekleyeceğiz.
Şimdi kodun adım adım açıklamasına bakalım:
1. Gerekli kitaplıkları içe aktarın:
import pandas as pd import numpy as np
2. Zaman damgası dizini ile örnek bir veri çerçevesi oluşturun:
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. Zaman serisi verilerini yeniden örnekleyin ve zaman damgası verilerini dönemlere dönüştürün:
df_period = df.resample('W').sum()
4. Ortaya çıkan veri çerçevesini yazdırın:
print(df_period)
Nihai veri çerçevesi "df_period", haftaya göre toplanan orijinal verilerin toplamını içerir.
**Kitaplıkları ve Kullanılan İşlevleri Anlama**
pandalar kitaplığı
Pandas, veri işleme ve analizi için yaygın olarak kullanılan bir Python kitaplığıdır. Series ve DataFrame gibi üst düzey veri yapıları sağlayarak, geliştiricilerin birleştirme, yeniden şekillendirme ve temizleme gibi işlemleri hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirmesine olanak tanır. Bizim durumumuzda Pandas, zaman damgası verilerini etkili bir şekilde işlemeye yardımcı olur ve zaman damgası verilerini dönemlere dönüştürmek için resample() gibi değerli işlevler sağlar.
Yeniden Örnekleme İşlevi
The yeniden örnekle() Pandas işlevi, frekans dönüştürme ve zaman serisi verilerinin yeniden örneklenmesi için uygun bir yöntemdir. Toplam, ortalama, medyan, mod ve diğer kullanıcı tanımlı işlevler dahil olmak üzere veri toplama veya alt örnekleme için birçok seçenek sunar. Yeniden örnekleme sıklığını 'W' olarak belirterek, zaman damgası verilerimizi haftalık bir döneme dönüştürmek için bu işlevi kullanırız. Aylık için 'M', üç aylık için 'Q' vb. de kullanabilirsiniz.
Pandaların işlevselliğini ve zaman damgasını dönem verilerine dönüştürmek için yeniden örnekleme işlevini keşfettiğimize göre, zamana duyarlı verileri daha anlamlı bir şekilde kolayca işleyebiliriz. Bu araçların yardımıyla geliştiriciler, veri analistleri ve SEO uzmanları, verilerinden benzersiz içgörüler elde edebilir ve daha iyi kararlar ve tahminler yapmalarına yardımcı olabilir.
