지난번 포스팅에서는 Python pandas의 Series, DataFrame에서 시계열 데이터 index 의 중복 확인 및 처리하는 방법(https://rfriend.tistory.com/500) 에 대해서 소개하였습니다. 


이번 포스팅에서는 Python pandas에서 일정한 주기의 시계열 데이터(Fixed frequency time series)를 가진 Series, DataFrame 만드는 방법을 소개하겠습니다. 



[ 시계열 데이터의 특징 ]

  • 동일한/ 고정된 간격의 날짜-시간 index (equally spaced time interval, fixed frequency)
  • 중복 없고, 빠진 것도 없는 날짜-시간 index (no redundant values or gaps)
  • 시간 순서대로 정렬 (sequential order)

(* 시계열 데이터가 반드시 동일한/고정된 간격의 날짜-시간을 가져야만 하는 것은 아님. 가령, 주가(stock price) 데이는 장이 열리는 business day에만 존재하며 공휴일은 데이터 없음)





  (1) 동일 간격의 시계열 데이터 Series 만들기 (fixed frequency time series pandas Series)



(1-1) 중간에 날짜가 비어있는 시계열 데이터 Series 만들기 (non-equally spaced time series)


먼저, 예제로 사용할 간단한 시계열 데이터 pandas Series 를 만들어보겠습니다. 의도적으로 '2019-12-04', '2019-12-08' 일의 날짜-시간 index 를 제거(drop)하여 이빨 빠진 날짜-시간 index 를 만들었습니다. 



import pandas as pd


# generate dates from 2019-12-01 to 2019-12-10

date_idx = pd.date_range('2019-12-01', periods=10)

date_idx

[Out]:

DatetimeIndex(['2019-12-01', '2019-12-02', '2019-12-03', '2019-12-04', '2019-12-05', '2019-12-06', '2019-12-07', '2019-12-08', '2019-12-09', '2019-12-10'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')


# drop 2 dates from DatetimeIndex

date_idx = date_idx.drop(pd.DatetimeIndex(['2019-12-04', '2019-12-08']))

date_idx

[Out]:
DatetimeIndex(['2019-12-01', '2019-12-02', '2019-12-03', '2019-12-05',
               '2019-12-06', '2019-12-07', '2019-12-09', '2019-12-10'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

# Time Series with missing dates index

series_ts_missing = pd.Series(range(len(date_idx))

                              , index=date_idx)


series_ts_missing

[Out]:
2019-12-01    0
2019-12-02    1
2019-12-03    2
2019-12-05    3
2019-12-06    4
2019-12-07    5
2019-12-09    6
2019-12-10    7
dtype: int64





(1-2) 이빨 빠진 Time Series를 동일한 간격의 시계열 데이터 pandas Series로 변환하기 

       (fixed frequency, equally spaced time interval time series)


위의 (1-1)에서 만든 Series는 '2019-12-04', '2019-12-08'일의 날짜-시간 index가 빠져있는데요, 이럴 경우 resample('D')를 이용하여 날짜-시간 index는 등간격의 날짜-시간을 채워넣고, 대신 값은 결측값 처리(missing value, NaN, Not a Number)를 해보겠습니다. 



# Create a 1 day Fixed Frequency Time Series using resample('D')

series_ts_fixed_freq = series_ts_missing.resample('D')

series_ts_fixed_freq.first()

[Out]:
2019-12-01    0.0
2019-12-02    1.0
2019-12-03    2.0
2019-12-04    NaN <---
2019-12-05    3.0
2019-12-06    4.0
2019-12-07    5.0
2019-12-08    NaN <---
2019-12-09    6.0
2019-12-10    7.0
Freq: D, dtype: float64




비어있던 '날짜-시간' index 를 등간격 '날짜-시간' index로 채우면서 값(value)에 'NaN'이 생긴 부분을 fillna(0)을 이용하여 '0'으로 채워보겠습니다. 



# fill missing value with '0'

series_ts_fixed_freq.first().fillna(0)

[Out]:
2019-12-01    0.0
2019-12-02    1.0
2019-12-03    2.0
2019-12-04    0.0 <---
2019-12-05    3.0
2019-12-06    4.0
2019-12-07    5.0
2019-12-08    0.0 <---
2019-12-09    6.0
2019-12-10    7.0
Freq: D, dtype: float64

 




이번에는 resample('10T')를 이용하여 '10분 단위의 동일 간격 날짜-시간' index의 시계열 데이터를 만들어보겠습니다. 이때도 원래의 데이터셋에 없던 '날짜-시간' index의 경우 값(value)은 결측값으로 처리되어 'NaN'으로 채워집니다. 



# resampling with 10 minutes frequency (interval)

series_ts_missing.resample('10T').first()

[Out]:

2019-12-01 00:00:00 0.0 2019-12-01 00:10:00 NaN 2019-12-01 00:20:00 NaN 2019-12-01 00:30:00 NaN 2019-12-01 00:40:00 NaN ... 2019-12-09 23:20:00 NaN 2019-12-09 23:30:00 NaN 2019-12-09 23:40:00 NaN 2019-12-09 23:50:00 NaN 2019-12-10 00:00:00 7.0 Freq: 10T, Length: 1297, dtype: float64

 





  (2) 동일 간격의 시계열 데이터 DataFrame 만들기 

       (fixed frequency time series pandas DataFrame)



(2-1) 중간에 날짜가 비어있는 시계열 데이터 DataFrame 만들기 (non-equally spaced time series DataFrame)


pd.date_range() 함수로 등간격의 10일치 날짜-시간 index를 만든 후에, drop(pd.DatetimeIndex()) 로 '2019-12-04', '2019-12-08'일을 제거하여 '이빨 빠진 날짜-시간' index를 만들었습니다. 



import pandas as pd


# generate dates from 2019-12-01 to 2019-12-10

date_idx = pd.date_range('2019-12-01', periods=10)


# drop 2 dates from DatetimeIndex

date_idx = date_idx.drop(pd.DatetimeIndex(['2019-12-04', '2019-12-08']))

date_idx

[Out]:

DatetimeIndex(['2019-12-01', '2019-12-02', '2019-12-03', '2019-12-05',

'2019-12-06', '2019-12-07', '2019-12-09', '2019-12-10'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)


df_ts_missing = pd.DataFrame(range(len(date_idx))

                             , columns=['col']

                             , index=date_idx)


df_ts_missing

[Out]:

col
2019-12-010
2019-12-021
2019-12-032
2019-12-053
2019-12-064
2019-12-075
2019-12-096
2019-12-107

 




(2-2) 이빨 빠진 Time Series를 동일한 간격의 시계열 데이터 pandas DataFrame으로 변환하기 

       (fixed frequency, equally spaced time interval time series pandas DataFrame)


resample('D') 를 메소드를 사용하여 '일(Day)' 동일 간격의 '날짜-시간' index를 가지는 시계열 데이터 DataFrame을 만들었습니다. 이때 원래의 데이터에 없던 '날짜-시간' index의 경우 결측값 처리되어 값(value)은 'NaN'으로 처리됩니다. 



df_ts_fixed_freq = df_ts_missing.resample('D').first()

df_ts_fixed_freq

[Out]:

col
2019-12-010.0
2019-12-021.0
2019-12-032.0
2019-12-04NaN <---
2019-12-053.0
2019-12-064.0
2019-12-075.0
2019-12-08NaN <---
2019-12-096.0
2019-12-107.0




동일 간견 시계열 데이터로 변환하는 과정에서 생긴 'NaN' 결측값 부분을 fillina(0) 메소드를 이용하여 '0'으로 대체하여 채워보겠습니다. 



# fill missing value with '0'

df_ts_fixed_freq = df_ts_fixed_freq.fillna(0)

df_ts_fixed_freq

col
2019-12-010.0
2019-12-021.0
2019-12-032.0
2019-12-040.0 <---
2019-12-053.0
2019-12-064.0
2019-12-075.0
2019-12-080.0 <---
2019-12-096.0
2019-12-107.0




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Posted by Rfriend

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