파이썬(Python) 시계열분석
2020. 12. 31. 14:43
날짜와 시간의 처리¶
In [1]:
# 초기화
## 모듈을 가져온다.
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
# 그래픽에 필요한 페키지와 라이브라리...
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
%matplotlib inline
## 폰트지정....
plt.rcParams["font.family"] = 'NanumGothic'
plt.rcParams["font.size"] = 18
# 폰트를 지정하면 그래프에서 마이너스 폰트가 깨져서 다음과 같이 셋팅
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
날짜 포멧팅¶
In [2]:
now = '2019-05-30 02:00 pm'
In [3]:
type(now)
Out[3]:
In [4]:
# 날짜와 시간은 해당 타입에 맞는 날짜와 시간을 사용해야 한다.
In [6]:
from datetime import datetime, date, time
# 모듈은 datetime 폴더 안에 datetime.py, date.py, time.py가 있어서(또는 구조로) 위와 같이 from ~ import 한다.
In [7]:
# 날짜는 [일자-시간] --> datetime, date, time 세개가 있는 이유.
In [8]:
# datetime은 원하는 단위까지 지정하면된다.
# 지정되지 않은 값은 0 이다.
dt = datetime(2019, 5, 30, 16)
In [9]:
# 문자열 포멧을 이용해서 각 요소를 가져....
'{0}-{1}-{2}'.format(dt.year, dt.month, dt.day)
Out[9]:
In [15]:
# 날짜에 대한 포멧을 이용해 다음과 같이 할수도 있다.
'{0.year}-{0.month}-{0.day} {0.hour}:{0.minute:02d}'.format(dt)
Out[15]:
In [16]:
# date 추출
dt.date()
Out[16]:
In [17]:
# 시간 추출
dt.time()
Out[17]:
In [20]:
dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
Out[20]:
In [21]:
# strftime 함수는 한국어 처리가 안된다.
# dt.strftime('%Y년%m월%일 %H:%M') --> 오류가 발생 한다.
# 한글을 쓰기 위해서는 문자열 포멧을 사용해야 한다.
'{0.year}년{0.month}월{0.day}일 {0.hour}:{0.minute:02d}'.format(dt)
Out[21]:
In [22]:
# 문자열을 datetime으로 변환하기
# 국가별로 년, 월, 일의 위치가 다르다.
# 단서 변수는 해석하는 방식(지역화)에 따라서 값이 달라진다.
# 년/월/일, 월/일/년, 일/월/년 --> 국가별로 다르게 봄.
단서 = "07/11/17"
In [28]:
datetime.strptime(단서, '%d/%m/%y')
Out[28]:
In [26]:
# 문자열을 읽어서 변환하는 경우 한글을 사용할 수 있다.
datetime.strptime("2019년 5월 30일", '%Y년 %m월 %d일')
Out[26]:
In [29]:
from dateutil.parser import parse
In [30]:
## 문자열을 알아서 파싱....
parse('May 15, 2019 04:50 pm')
Out[30]:
In [31]:
# parse 함수는 한국어 처리가 안된다.
# 에러 발생.
# parse('2017년 9월 15일')
# strptime 함수를 사용해야 한다.
타입 변환¶
In [32]:
# 날짜를 요소로 가지는 시리즈
날짜시리즈 = Series(['2019-03-01', '2019-05-30'])
In [33]:
날짜시리즈
Out[33]:
In [34]:
## 날짜 값을 가지는 문자열을 날짜 타입으로 변환.
pd.to_datetime(날짜시리즈)
Out[34]:
요일¶
In [35]:
now = datetime.now()
In [36]:
print(now)
In [37]:
now.weekday()
Out[37]:
In [38]:
# 숫자로 나오는 이유는 문자의 지역화 문제가 있기 때문이다.
In [39]:
# 요일.... 리스트로 변환
요일맵 = list('월화수목금토일')
요일맵
Out[39]:
In [40]:
요일맵[now.weekday()]
Out[40]:
날짜 타입을 이용한 데이터 그룹화.¶
In [41]:
## 식당의 주문 자료....
식당 = pd.read_excel('data/food_order.xlsx')
식당[:5]
Out[41]:
In [45]:
# 모든행의 데이터를 가져오고, 0~5 까지의 칼럼 가져오는데.... is_sold_out은 제외....
식당 = 식당.iloc[:, :6].drop('is_sold_out', axis=1)
In [46]:
식당[:5]
Out[46]:
In [47]:
식당.info()
In [48]:
## date 칼럼의 첫번째 행의 년도
식당['date'][0].year
Out[48]:
In [53]:
## 연도별-corner 데이터 추세...
## 람다식을 이용해서 ...
## 식당의 date 칼럼의 시리즈에서 map 함수의 매개변수로 날짜를 받아서 년도를 반환.....
##def 날짜반환(d):
## return d.year
연도 = 식당['date'].map(lambda d: d.year)
In [54]:
연도.sample(10)
Out[54]:
In [55]:
# 연도-코너의 user_count 평균을 구한다.
#
식당.pivot_table('use_count',
aggfunc='mean',
index='corner',
columns=연도
)
Out[55]:
In [58]:
## 각 년월별 코너별 주문수량
년월 = 식당['date'].map(lambda d: "{0.year}-{0.month:02d}".format(d))
In [59]:
년월.sample(10)
Out[59]:
In [60]:
년월사용량 = 식당.pivot_table("use_count", aggfunc="mean", index=년월, columns="corner")
In [61]:
년월사용량[:10]
Out[61]:
In [62]:
년월사용량.plot()
Out[62]:
In [ ]:
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