Python 시계열 데이터 분석

배열을 numpy로 변환 np.array(’배열’) 배열 생성 np.arange(’시작’, ‘종료’, ‘간격’) np.zeros(’개수’) np.ones(’개수’) 일반 array와 다르게 전체에 대한 사칙연산이 가능 np.linspace(’시작’, ‘종료’, ‘개수’) np.eye(’개수’) 단위 행렬 생성 np.random 난수 행렬...

dataframe 생성 pd.DataFrame(’data’, ‘index’, ‘columns’) | | W | X | Y | | --- | --- | --- | --- | | A | 1 | 2 | 3 | | B | 4 | 5 | 6 | | C | 7 | 8 | 9 | 열 합치기 | | W | X | Y | NEW | | --- | --- | --...

파일 읽어오기 pd.readcsv(’파일 경로’, ‘index’, parsedates= True) index는 index_col = ‘Date’ 이용 parse_dates=True → 일반 date 인덱스를 DatetimeIndex로 전환 그래프 그리기 df.plot.hist(bins, edgecolor).autoscale(enable,axis, t...

datetime 구성요소 numpy 응용 시간 배열 생성 datetime64[’단위’] → 단위: 정밀하게 보고 싶은 단위 (Y, M, D, h, S) np.arange(’시작’, ‘종료’, ‘간격’, ‘간격 단위’) 간격 단위 : Y, M, D, h, s pandas 응용 pd.date_range(’시작’, ‘개수’, ‘빈도’) ...

Statsmodel 기초 from statsmodels.tsa.filters.hp_filter import hpfilter 계절성 분석을 위한 라이브러리 호출 cycle, trend = hpfilter(df[’열 이름’], lambda) cycle과 trend 파악 lambda 값 월별: 14400 분기별: 1600 년도별: 1...