반응형 pandas 시계열 데이터 다루기2 Pandas Time series 본 포스팅은 pandas 패키지 라이브러리 원문을 기반으로 하여 작성하였습니다. pandas는 빈도 변환(예: 2차 데이터를 5분 데이터로 변환)을 하는 동안 리샘플링 작업을 수행하기 위한 간단하고 강력하며 효율적인 기능을 가지고 있습니다. 이는 금융 애플리케이션에서 매우 일반적이지만 이에 국한되지 않습니다. rng = pd.date_range("1/1/2012", periods=100, freq="S") rng ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng) ts ts.resample("5Min").sum() 시간대 표현 rng = pd.date_range("3/6/2012 00:00", periods=5, freq="D") rng ts .. 2021. 9. 20. Pandas 시계열 데이터 다루기 본 내용을 보기 전에 Python 사전 준비 및 Python 완전 기초를 먼저 이해하셔야 합니다. 본 포스팅은 pandas 공식 홈페이지를 기반으로 작성하였습니다. 이번 포스팅에서 사용할 실습 데이터는 Air quality data입니다. 아래 데이터를 활용하시면 됩니다. (air_quality_no2_long.csv: NO2 및 2.5 마이크로미터 미만의 미립자 물질에 대한 대기 품질 데이터로, openaq에서 제공하고 py-openaq 패키지를 사용하여 다운로드합니다. 파리, 앤트워프 및 런던에 있는 측정 스테이션 FR04014, BETR801 및 런던 웨스트민스터에 대한 NO2 값을 제공합니다.) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt air.. 2021. 8. 20. 이전 1 다음 반응형
