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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467
11
장
시계열
2000
-
01
-
01 00
:
14
:
59 11
Freq
:
5T
,
dtype
:
int64
loffset
대신 반환된 결과에
shift
메서드를 사용해도 같은 결과를 얻을 수 있다.
OHLC
리샘플링
금융 분야에서 시계열 데이터를 집계하는 아주 흔한 방식은 각 버킷에 대해
4
가지 값을 계산하
는 것이다. 이
4
가지 값은 시가
open
, 고가
high
, 저가
low
, 종가
close
이며, 이를
OHLC
Open
-
High
-
Low
-
Close
라고 한다.
how
=
'
ohlc
'
를 넘겨서 한 번에 이 값을 담고 있는 컬럼을 가지는
DataFrame
을
얻을 수 있다.
In
[
220
]:
ts
.
resample
('
5min
').
ohlc
()
Out
[
220
]:
open high low close
2000
-
01
-
01 00
:
00
:
00 0 4 0 4
2000
-
01
-
01 00
:
05
:
00 5 9 5 9
2000
-
01
-
01 00
:
10
:
00 10 11 10 11
11.6.2
업샘플링과 보간
하위 빈도에서 상위 빈도로 변환할 때는 집계가 필요하지 않다. 주간 데이터를 담고 있는
DataFrame
을 살펴보자.
In
[
221
]:
frame
=
pd
.
DataFrame
(
np
.
random
.
randn
(
2
,
4
),
.....:
index
=
pd
.
date
_
range
('
1
/
1
/
2000
',
periods
=
2
,
.....:
freq ...