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Python para Análise de Dados, 3ª Edição
book

Python para Análise de Dados, 3ª Edição

by Wes McKinney
April 2025
Intermediate to advanced
582 pages
13h 33m
Portuguese (Portugal, Brazil)
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from Python para Análise de Dados, 3ª Edição

Capítulo 11. Séries temporais

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com

Os dados de séries temporais são uma forma importante de dados estruturados em muitos domínios diferentes,tais como finanças, economia, ecologia, neurociência e física. Muitas séries temporais têm uma frequência fixa, o que significa queos pontos de dados ocorrem a intervalos regulares de acordo com uma regra, como, por exemplo, de 15 em 15 segundos, de 5 em 5 minutos ou uma vez por mês. As séries cronológicas também podem serirregulares, sem uma unidade de tempo fixa ou um intervalo entre unidades. A forma como marcas e referes os dados das séries cronológicas depende da aplicação, e podes ter uma das seguintes opções:

Carimbos de data/hora

Instantes específicos no tempo.

Períodos fixos

Por exemplo, o mês inteiro de janeiro de 2017 ou o ano inteiro de 2020.

Intervalos de tempo

Indicado por um carimbo de data e hora de início e fim. Os períodos podem ser considerados como casos especiais de intervalos.

Experiência ou tempo decorrido

Cada carimbo de data/hora é uma medida de tempo relativa a uma determinada hora de início (por exemplo, o diâmetro de um biscoito a cozer a cada segundo desde que foi colocado no forno), começando em 0.

Neste capítulo, estou principalmente preocupado com as séries cronológicas das três primeiras categorias, embora muitas das técnicas possam ser aplicadas a séries cronológicas experimentais em que o índice pode ser ...

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