June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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436
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판)
11.3
날짜 범위, 빈도, 이동
pandas
에서 일반적인 시계열은 불규칙적인 것으로 간주된다. 즉, 고정된 빈도를 갖지 않는다.
대부분의 애플리케이션에서 이는 충분하다. 하지만 시계열 안에서 누락된 값이 발생할지라도
일별, 월별 혹은 매
15
분 같은 상대적인 고정 빈도에서의 작업이 요구되는 경우가 종종 있다.
다행스럽게도
pandas
에는 리샘플링, 표준 시계열 빈도 모음, 빈도 추론 그리고 고정된 빈도
의 날짜 범위를 위한 도구가 있다. 예를 들어 아래 예제 시계열을 고정된 일 빈도로 변환하려면
resample
메서드를 사용하면 된다.
In
[
72
]:
ts
Out
[
72
]:
2011
-
01
-
02
-
0
.
204708
2011
-
01
-
05 0
.
478943
2011
-
01
-
07
-
0
.
519439
2011
-
01
-
08
-
0
.
555730
2011
-
01
-
10 1
.
965781
2011
-
01
-
12 1
.
393406
dtype
:
float64
In
[
73
]:
resampler
=
ts
.
resample
('
D
')
문자열
'
D
'
는 일 빈도로 해석된다.
빈도 간 변환이나 리샘플링은 큰 주제이므로 다음에 따로 다루도록 하겠다 (
11
.
6
절 ‘리샘플링
과 빈도 변환’ ). 여기에서는 기본 빈도와 다중 빈도를 어떻게 사용하는지 살펴보도록 하자.
11.3.1
날짜 ...