[Python pandas] resample() 메소드로 시계열 데이터를 10분 단위 구간별로 집계/요약 하기

Python 분석과 프로그래밍/Python 데이터 전처리 2019. 12. 15. 00:42

이번 포스팅에서는 Python pandas library를 이용하여 시계열 데이터(time series data)를 10분, 20분, 1시간, 1일, 1달 등의 특정 시간 단위(time span) 구간별로 집계/요약 하는 방법을 소개하겠습니다. (Downsampling)


(* PostgreSQL, Greenplum database로 특정 시간 단위 구간별 시계열 데이터 집계, 요약하는 방법은  https://rfriend.tistory.com/495 참조)


이전에 소개했었던 groupby() operator를 사용해서 그룹별로 집계/요약하는 방법을 사용할 수도 있는데요, 시계열 데이터의 경우 pandas의 resample() method를 사용하면 좀더 편리하고 코드도 깔끔하게 시간 단위 구간별로 시계열 데이터를 집계/요약할 수 있습니다. 





먼저 '년-월-일 시간:분:초'로 이루어진 time-stamp 를 index로 가지고, 가격(price)와 수량(amount) 의 두 개의 칼럼을 가지는 간단한 시계열 데이터를 만들어보겠습니다. pandas의 date_range(from, to, freq) 함수를 해서 '2분 간격(freq='2min')의 date range 데이터를 만들었습니다. 이 중에서 20개 행만 선택해서 예를 들어보겠습니다. 



import pandas as pd

import numpy as np


# generate time series index

range = pd.date_range('2019-12-19', '2019-12-20', freq='2min')

df = pd.DataFrame(index = range)[:20]


# add 'price' columm using random number

np.random.seed(seed=1004) # for reproducibility

df['price'] = np.random.randint(low=10, high=100, size=20)


# add 'amount' column unsing random number

df['amount'] = np.random.randint(low=1, high=5, size=20)


print('Shape of df DataFrame:', df.shape)

[Out]:Shape of df DataFrame: (20, 2)


df

[Out]:

priceamount
2019-12-19 00:00:00124
2019-12-19 00:02:00212
2019-12-19 00:04:00411
2019-12-19 00:06:00794
2019-12-19 00:08:00612
2019-12-19 00:10:00811
2019-12-19 00:12:00243
2019-12-19 00:14:00621
2019-12-19 00:16:00763
2019-12-19 00:18:00631
2019-12-19 00:20:00952
2019-12-19 00:22:00821
2019-12-19 00:24:00823
2019-12-19 00:26:00701
2019-12-19 00:28:00304
2019-12-19 00:30:00331
2019-12-19 00:32:00222
2019-12-19 00:34:00773
2019-12-19 00:36:00583
2019-12-19 00:38:00963

 




  (1) 10분 단위 구간별로 각 칼럼의 첫번째 값(first value), 마지막 값(last value) 구하기

      (select the first and last value by 10 minutes time span using pandas resample method)


resample('10T') 는 '년-월-일 시간:분:초' 의 시계열 index를 10분 단위의 동일 간격별로 데이터를 뽑으라는 뜻입니다. pandas의 groupby() 에서 split-apply-combine에서 동일 시간대 간격으로 split 의 역할을 한다고 생각할 수 있습니다. 


[ resample() 메소드의 시간 단위 구간 설정 ]

- 5분 단위 구간    : resample('5T')

- 10분 단위 구간  : resample('10T')

- 20분 단위 구간 : resample('20T')

- 1시간 단위 구간 : resample('1H')

- 1일 단위 구간    : resample('1D')

- 1주일 단위 구각 : resample('1W')

- 1달 단위 구간    : resample('1M')

- 1년 단위 구간    : resample('1Y')


각 시간 단위 구간(time span) 별로 시간 순서대로 정렬된 상태에서 첫번째 행의 값(first row's value)은 first() 메소드를 사용하며, 마지막 행의 값(last row's value)은 last() 메소드를 사용해서 구할 수 있습니다. (groupby 의 split-apply-combine 중에서 apply 에 해당한다고 생각할 수 있습니다)


# Resampling by a given time span (group)

# : first, last

df_summary = pd.DataFrame()


df_summary['price_10m_first'] = df.price.resample('10T').first()

df_summary['price_10m_last'] = df.price.resample('10T').last()

df_summary['amount_10m_first'] = df.amount.resample('10T').first()

df_summary['amount_10m_last'] = df.amount.resample('10T').last()


df_summary

price_10m_firstprice_10m_lastamount_10m_firstamount_10m_last
2019-12-19 00:00:00126142
2019-12-19 00:10:00816311
2019-12-19 00:20:00953024
2019-12-19 00:30:00339613

 




  (2) 10분 단위 구간별로 숫자형 데이터의 합계, 누적 합계 구하기

     (sum, cumulative sum by 10 minutes time span using pandas resample method)



# Resampling by a given time span (group)

# sum, cumulative sum

df_summary = pd.DataFrame()


df_summary['price_10m_sum'] = df.price.resample('10T').sum()

df_summary['price_10m_cumsum'] = df.price.resample('10T').sum().cumsum()

df_summary['amount_10m_sum'] = df.amount.resample('10T').sum()

df_summary['amount_10m_cumsum'] = df.amount.resample('10T').sum().cumsum()


df_summary

price_10m_sumprice_10m_cumsumamount_10m_sumamount_10m_cumsum
2019-12-19 00:00:002142141313
2019-12-19 00:10:00306520922
2019-12-19 00:20:003598791133
2019-12-19 00:30:0028611651245

 




  (3) 10분 단위 구간별로 최소값, 최대값, 평균, 중앙값, 범위 구하기

   (summary statistics by 10 minutes time span using pandas resample method)


최소값(min), 최대값(max), 평균(mean), 중앙값(median) 요약통계량은 min(), max(), mean(), median() 메소드를 이용하여 구할 수 있으며, 범위(range)는 해당 메소드가 없어서 범위(range) = 최대값(max) - 최소값(min) 의 계산을 해서 구하였습니다. 



# Resampling by a given time span (group)

# min, max, mean, median, range

df_summary = pd.DataFrame()


df_summary['price_10m_min'] = df.price.resample('10T').min()

df_summary['price_10m_max'] = df.price.resample('10T').max()

df_summary['price_10m_mean'] = df.price.resample('10T').mean()

df_summary['price_10m_median'] = df.price.resample('10T').median()

df_summary['price_10m_range'] = \

    df.price.resample('10T').max() - df.price.resample('10T').min()


df_summary

price_10m_minprice_10m_maxprice_10m_meanprice_10m_medianprice_10m_range
2019-12-19 00:00:00127942.84167
2019-12-19 00:10:00248161.26357
2019-12-19 00:20:00309571.88265
2019-12-19 00:30:00229657.25874



  (4) 10분 단위 구간별로 분산(variance), 표준편차(standard deviation) 구하기

    (variance, standard deviation by 10 minutes time span using pandas resample(() method)


resample('10T') 로 10분 단위 구간별로 데이터를 그룹으로 뽑고, var() 메소드로 표본 분산(sample variance)을 구합니다. (* 참고: 모집단 분산(population variance)이 편차 제곱의 합을 원소의 개수 N으로 나누어주는 반면에, 표본 분산(sample variance)는 편차 제곱의 합을 원소의 개수에서 1개를 뺀 N-1로 나누어준다는 차이점이 있습니다)


표본 표분편차(sample standard deviation)을 직접 구할 수 있는 메소드가 없어서 표본 분산에 제곱근(square root)을 취하여 표본 표준편차를 구하였습니다. 



# Resampling by a given time span (group)

# variance, standard deviation

df_summary = pd.DataFrame()


# sample variance 1/(N-1)*sigma(X-X_bar)^2

df_summary['price_10m_var'] = df.price.resample('10T').var() 


# sample standard deviation using sqrt(var) formula

df_summary['price_10m_stddev'] = np.sqrt(df.price.resample('10T').var())

price_10m_varprice_10m_stddev
2019-12-19 00:00:00767.227.698375
2019-12-19 00:10:00499.722.353971
2019-12-19 00:20:00624.224.983995
2019-12-19 00:30:00930.730.507376




  (5) 특정 시간 단위 구간별로 요약 통계량 구하는 사용자 정의 함수

     (User Defined Function for aggregating summary statistics by specific time span)


위의 (1) ~ (4)번에서 pandas의 resample() 메소드를 사용하여 시계열 데이터를 특정 시간 단위 구간별로 샘플링하고, 첫번째 값(first), 마지막 값(last), 합(sum), 누적합(cumsum), 최소값(min), 최대값(max), 평균(mean), 중앙값(median), 구간(range), 분산(variance), 표준편차(standard deviation) 을 구하는 방법을 소개하였습니다. 


이를 좀더 사용하기 편리하도록 아래의 매개변수를 인자로 가지는 사용자 정의 함수를 정의해보겠습니다. 


[ resample_summary() 사용자 정의 함수 매개변수 ] 


  (a) ts_data : '년-월-일 시간:분:초'의 시계열 범위 데이터를 index로 가지는 시계열 데이터 DataFrame

  (b) col_nm : 집계/요약의 대상이 되는 칼럼 이름

  (c) time_span : 특정 시간 단위 구간 (예: 10분 단위 '10T', 1시간 단위 '1H', 1일 단위 '1D' 등)

  (d) func_list : 집계/요약할 함수 (예: 첫번째 값 'first', 마지막 값 'last', 합 'sum', 누적합 'cumsum', 최소값 'min', 최대값 'max', 평균 'mean', 중앙값 'median', 범위 'range', 표본 분산 'var', 표본 표준편차 'stddev' 등)


공통으로 사용되는 부분인 resampler = ts_data[col_nm].resample(time_span) 를 resampler 객체로 만들어서 반복해서 사용하였습니다. 


그리고 사용자가 입력(선택)한 집계/요약 함수만 집계/요약하여 반환하도록 if [function name] in func_list 조건문을 추가해주었습니다. 


집계/요약된 값의 칼럼 이름은 이해하기 쉽도록 접미사(suffix)를 붙어서 [ 기존 칼럼 이름 + '_' + 시간 단위 구간 + '_' + 집계/요약함수 ] 를 이어붙여서 새로 만들어주었습니다. (예: price_10T_first)



# UDF of Resampling by column name, time span and summary functions 

def resample_summary(ts_data, col_nm, time_span, func_list):

    

    import numpy as np

    import pandas as pd

    

    df_summary = pd.DataFrame() # blank DataFrame to store results

    

    # resampler with column name by time span (group by)

    resampler = ts_data[col_nm].resample(time_span)

    

    # aggregation functions with suffix name

    if 'first' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_first'] = resampler.first()

    

    if 'last' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_last'] = resampler.last()

        

    if 'sum' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_sum'] = resampler.sum()

        

    if 'cumsum' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_cumsum'] = resampler.sum().cumsum()

        

    if 'min' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_min'] = resampler.min()

        

    if 'max' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_max'] = resampler.max()

    

    if 'mean' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_mean'] = resampler.mean()

        

    if 'median' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_median'] = resampler.median()

        

    if 'range' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_range'] = resampler.max() - resampler.min()

        

    if 'var' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_var'] = resampler.var() # sample variance

        

    if 'stddev' in func_list:

        df_summary[col_nm + '_' + time_span + '_stddev'] = np.sqrt(resampler.var())

    

    return df_summary

 



위의 (5)번에서 정의한 resample_summary() 사용자 정의 함수를 이용하여, df 데이터셋의 'price' 칼럼에 대해 '10분 단위 구간별로(time_span = '10T') 첫번째 값('first'), 마지막 값('last'), 합('sum'), 누적합('cumsum'), 최소값('min'), 최대값('max') 을 구해보겠습니다. 



func_list = ['first', 'last', 'sum', 'cumsum', 'min', 'max']


resample_summary(df, 'price', '10T', func_list)

price_10T_firstprice_10T_lastprice_10T_sumprice_10T_cumsumprice_10T_minprice_10T_max
2019-12-19 00:00:0012612142141279
2019-12-19 00:10:0081633065202481
2019-12-19 00:20:0095303598793095
2019-12-19 00:30:00339628611652296

 



이번에는 시간 단위 구간을 '20분 ('20T')'으로 늘려서 resample_summary() 사용자 정의 함수를 사용해 보겠습니다. 



func_list = ['mean', 'median', 'range', 'var', 'stddev']


resample_summary(df, 'price', '20T', func_list)

price_20T_meanprice_20T_medianprice_20T_rangeprice_20T_varprice_20T_stddev
2019-12-19 00:00:0052.061.569657.11111125.634179
2019-12-19 00:20:0064.573.574750.27777827.391199

 



이번에는 집계/요약의 대상이 되는 칼럼을 '수량(amount)' 으로 바꾸어서 resample_summary() 사용자 정의 함수를 사용해 보겠습니다. 



func_list = ['mean', 'median', 'range', 'var', 'stddev']


resample_summary(df, 'amount', '20T', func_list) # with 'amount' column

amount_20T_meanamount_20T_medianamount_20T_rangeamount_20T_varamount_20T_stddev
2019-12-19 00:00:002.22.031.5111111.229273
2019-12-19 00:20:002.32.531.1222221.059350

 



집계/요약할 함수를 평균('mean'), 중앙값('median'), 범위('range'), 분산('var'), 표준편차('stddev')로 바꾸어서 resample_summary() 사용자 정의 함수를 사용해 보겠습니다. 



func_list = ['mean', 'median', 'range', 'var', 'stddev']


resample_summary(df, 'price', '10T', func_list)

price_10T_meanprice_10T_medianprice_10T_rangeprice_10T_varprice_10T_stddev
2019-12-19 00:00:0042.84167767.227.698375
2019-12-19 00:10:0061.26357499.722.353971
2019-12-19 00:20:0071.88265624.224.983995
2019-12-19 00:30:0057.25874930.730.507376

 




이번에는 데이터를 2019-12-19 일에서 2020-01-18일 까지 약 한달 간의 시계열 데이터를 난수로 생성해서 ==> 시간 단위 구간을  1시간('1H'), 1일('1D'), 1주('1W'), 1달('1M') 로 바꾸어가면서 집계/요약을 해보겠습니다. 



# generate time series index

range = pd.date_range('2019-12-19', '2020-01-18', freq='2min') # one month period

df_1m = pd.DataFrame(index = range)


# add 'price' columm using random number

np.random.seed(seed=1004) # for reproducibility

df_1m['price'] = np.random.randint(low=10, high=100, size=len(df))


# add 'amount' column unsing random number

df_1m['amount'] = np.random.randint(low=1, high=5, size=len(df))


print('Shape of df_1m DataFrame:', df_1m.shape)

Shape of df_1m DataFrame: (21601, 2)
# by 1 Hour
func_list = ['first', 'sum', 'mean', 'stddev']
resample_summary(df_1m, 'price', '1H', func_list).head() # by 1 Hour
price_1H_firstprice_1H_sumprice_1H_meanprice_1H_stddev
2019-12-19 00:00:0012168456.13333325.143359
2019-12-19 01:00:0044153451.13333324.764732
2019-12-19 02:00:0070143547.83333325.223256
2019-12-19 03:00:0022186762.23333324.842515
2019-12-19 04:00:0080176658.86666723.292345


# by 1 Day
func_list = ['first', 'sum', 'mean', 'stddev']
resample_summary(df_1m, 'price', '1D', func_list).head() # by 1 Day
price_1D_firstprice_1D_sumprice_1D_meanprice_1D_stddev
2019-12-19123974655.20277825.946355
2019-12-20264017155.79305625.547419
2019-12-21873973755.19027826.238314
2019-12-22653935054.65277825.675714
2019-12-23693983555.32638926.230239


# by 1 Week
func_list = ['first', 'sum', 'mean', 'stddev']
resample_summary(df_1m, 'price', '1W', func_list) # by 1 Week
price_1W_firstprice_1W_sumprice_1W_meanprice_1W_stddev
2019-12-221215900455.20972225.842990
2019-12-296927294354.15535726.084089
2020-01-057227474054.51190525.840425
2020-01-124127656354.87361126.295806
2020-01-195519709054.73201925.984207


# by 2 Weeks
func_list = ['first', 'sum', 'mean', 'stddev']
resample_summary(df_1m, 'price', '2W', func_list) # by 2 Week
price_2W_firstprice_2W_sumprice_2W_meanprice_2W_stddev
2019-12-221215900455.20972225.842990
2020-01-056954768354.33363125.961867
2020-01-194147365354.81460526.164988


# by 1 Month
func_list = ['first', 'sum', 'mean', 'stddev']
resample_summary(df_1m, 'price', '1M', func_list) # by 1 Month
price_1M_firstprice_1M_sumprice_1M_meanprice_1M_stddev
2019-12-311251003654.49102625.912189
2020-01-314867030454.758925
26.117109








  (6) 10분 단위 구간별 수량 가중 평균 가격 구하기 
   (amount-weighted average of price by 10 minutes time span using pandas resample method)





가격('price')과 수량('amount')을 곱해서 만든 새로운 칼럼 'price_mult_amt' 를 만들어주고, resample('10T') 메소드를 사용해서 10분 단위 구간별로 수량 가중 평균 가격(10분 단위 구간별 구입가격*구입수량 합 / 전체 구입수량 합)을 구해주었습니다.  

참고로, 아래 코드에서 역 슬래쉬('\')는 코드를 한줄에 다 쓰기에 너무 길 경우에 '다음 줄로 넘겨서 쓴 코드를 앞코드와 이어진 코드'로 인식하게 만들어 줄 때 사용합니다.  


# function: weighted average
# 각 시간대의 수량가중평균가격(sum(price*amount)/sum(amount))
# (*가중평균은 특정 시간대에 발생한 모든 구입건의 구입가격*구입수량 합/전체 구입수량 합)

df_summary = pd.DataFrame()

df['price_mult_amt'] = df['price']*df['amount']
df_summary['price_10m_amount_weighted_avg'] = \
    df.price_mult_amt.resample('10T').sum() / df.amount.resample('10T').sum()

df_summary
price_10m_amount_weighted_avg
2019-12-19 00:00:0043.769231
2019-12-19 00:10:0056.222222
2019-12-19 00:20:0064.363636
2019-12-19 00:30:0064.166667







  (7) 10분 단위 구간별 집계/요약 통계량 결과를 csv 파일로 내보내기 
   (exporting summary results by 10 minutes time span into 'csv file' using pandas to_csv() method)





위의 (5)번에서 정의한 resample_summary() 사용자 정의 함수(UDF)를 사용하여 10분 단위('10T') 구간별로 가격('price') 칼럼에 대해 'first', 'last', 'sum', 'cumsum', 'min', 'max', 'mean', 'median', 'range', 'var', 'stddev'를 모두 집계/요약한 데이터 프레임을 만들고, 

이어서, 10단위 구간별로 수량 가중 평균 가격(amount-weighted average of price)을 구한 후에, 

이를 취합한 결과 데이터프레임을 pandas의 to_csv() 메소드를 사용하여 'df_summary.csv' 라는 이름의 csv 파일로 내보내보겠습니다. '년-월-일 시간:분:초'의 시간 정보가 들어있는 index도 같이 내보내야 하므로 to_csv() 메소드 내 index=True 옵션으로 설정해주었으며, 결측값이 존재할 경우 na_rep='NaN' 으로 표기하도록 설정해주었고, 요약통계량 값이 부동소수형(float) 일 경우 소수점 2번째 자리까지만 표기하도록 float_format='%.2f' 옵션을 설정해주었습니다. 


# summary statistics using resample_summary() User Defiened Function, refer to (5)
func_list = ['first', 'last', 'sum', 'cumsum', 'min', 'max', 
            'mean', 'median', 'range', 'var', 'stddev']

df_summary = resample_summary(df, 'price', '10T', func_list)

# amount-weighted average of price, refer to (6)
df['price_mult_amt'] = df['price']*df['amount']
df_summary['price_10m_amount_weighted_avg'] = \
    df.price_mult_amt.resample('10T').sum()/ df.amount.resample('10T').sum()


# export df_summary DataFrame into csv file
import os

work_dir = os.getcwd() # current working directory
file_path = os.path.join(work_dir, 'df_summary.csv')
df_summary.to_csv(file_path
                  , index=True             # include index
                  , na_rep='NaN'           # representation of missing value
                  , float_format = '%.2f') # 2 decimal places
 






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