python Pandas时序数据处理

Python Pandas时序数据处理完整攻略

什么是时序数据

时序数据是时间上有序的数据集合，包括时间序列和面板数据。
时间序列是一个固定时间范围内的数据序列，通常由时间戳（时间点的标签）和对应的数据值组成。
面板数据是时间序列数据集合，可以理解为多维时间序列。

Pandas时序数据模块

Pandas是Python的一个数据分析库，其提供了丰富的数据处理模块，包括时序数据处理模块，用于处理时间序列和面板数据。其中最重要的模块是pandas.Series和pandas.DataFrame，分别用于处理1D和2D结构的数据集合。

Pandas时序数据处理流程

1. 数据读取与处理

Pandas提供了多种数据读取方法，包括读取本地文件、读取远程文件、读取数据库表等。
首先需要加载需要的模块：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

有了模块后，读取本地文件可以使用pd.read_csv方法，如下：

df = pd.read_csv('example.csv')

1. 数据预处理

首先需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理等。

处理缺失值需要使用pandas.DataFrame.interpolate方法，其主要思路是用一定的方式插值填充缺失值。
处理重复值需要使用pandas.DataFrame.drop_duplicates方法，其主要思路是删除重复的行。
处理异常值需要使用pandas.DataFrame.clip方法，其主要思路是对于超出一定范围的数据进行截断或赋值。

1. 数据分析与可视化

对于处理好的数据，需要对其进行分析和可视化，以探索数据规律。

处理时间序列数据需要使用pandas.Series方法，其中主要包括时间序列的索引和切片、时间序列的聚合、时间序列的移动等。

使用子图展示多种图形可以使用plt.subplot方法，其中包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。

示例1

下面我们看一个简单的时序数据处理示例，假设我们有一份包含日期和销售量的数据文件example.csv，需要统计每月的销售量和每月销售的品类。

首先读入数据文件：

df = pd.read_csv('example.csv')

然后设置日期为DataFrame的索引：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

接着按月统计销售量：

sales_month = df.resample('M').sum()

按月统计销售品类：

df['month'] = df.index.month
df.groupby([df.index.year, df.index.month, 'category']).sum()

然后我们可以通过子图展示每月销售量的折线图和饼图：

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
sales_month.plot(ax=axs[0])
df.groupby([df.index.year, df.index.month, 'category']).sum()['sales'].plot(ax=axs[1], kind='pie')
plt.show()

示例2

我们再来看一个较为复杂的时序数据处理示例。
假设我们有一份包含多个球员每天的得分、篮板、助攻等数据的文件example.csv，以及一个球员的个人信息文件player.csv，需要统计球员每月、每季度、每年的平均得分、篮板、助攻，并且按照年龄段进行划分，展示总得分和各项得分的折线图。

首先读入数据文件：

df = pd.read_csv('example.csv')
player_df = pd.read_csv('player.csv')

然后对于example.csv文件进行预处理：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
df.dropna(subset=['points', 'rebounds', 'assists'], inplace=True)
df = df.clip(lower=0)

接着计算月、季度、年平均值：

df_month = df.resample('M').mean()
df_quarter = df.resample('Q').mean()
df_year = df.resample('Y').mean()

计算年龄段：

player_df['age_range'] = pd.cut(player_df['age'], bins=[18, 25, 30, 35, 40, 50], labels=['18-25', '25-30', '30-35', '35-40', '40+'])

整合数据：

df_all = pd.merge(df_month, player_df, how='left', on='id')
df_all = pd.merge(df_all, df_quarter, how='left', on='id', suffixes=['_month', '_quarter'])
df_all = pd.merge(df_all, df_year, how='left', on='id', suffixes=['_quarter', '_year'])

接着按照年龄段进行数据切分和统计：

df_all['points_sum'] = df_all.groupby('age_range')['points_month'].cumsum()
df_all['points_quarter_sum'] = df_all.groupby('age_range')['points_quarter'].cumsum()
df_all['points_year_sum'] = df_all.groupby('age_range')['points_year'].cumsum()

df_all['rebounds_sum'] = df_all.groupby('age_range')['rebounds_month'].cumsum()
df_all['rebounds_quarter_sum'] = df_all.groupby('age_range')['rebounds_quarter'].cumsum()
df_all['rebounds_year_sum'] = df_all.groupby('age_range')['rebounds_year'].cumsum()

df_all['assists_sum'] = df_all.groupby('age_range')['assists_month'].cumsum()
df_all['assists_quarter_sum'] = df_all.groupby('age_range')['assists_quarter'].cumsum()
df_all['assists_year_sum'] = df_all.groupby('age_range')['assists_year'].cumsum()

最后进行可视化：

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
df_all.groupby(['age_range', df_all.index]).sum()['points_sum'].unstack().plot(ax=axs[0])
df_all.groupby(['age_range', df_all.index]).sum()[['points_sum', 'rebounds_sum', 'assists_sum']].plot(ax=axs[1])
plt.show()

以上是一个完整的Pandas时序数据处理攻略，通过两个不同场景的示例，展示了数据读取、数据预处理、数据分析与可视化的整个流程。