시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터를 나타냅니다. 이 데이터는 일련의 시간 인덱스와 해당 시간에 대한 값으로 구성됩니다. 시계열 데이터를 처리하고 분석하는 것은 데이터 과학 및 금융 분야에서 중요한 작업입니다.

파이썬의 pandas 라이브러리는 시계열 데이터 처리에 매우 유용한 도구입니다. pandas에서는 DataFrame이라는 데이터 구조를 사용하여 시계열 데이터를 다루고, 이를 효율적이고 쉽게 처리할 수 있습니다.

pandas의 DateRange 함수

pandas의 DateRange 함수는 지정된 기간과 빈도를 기반으로 시계열 인덱스를 생성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지의 매일 데이터를 생성하려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

import pandas as pd

# 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지의 매일 데이터 생성
dates = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-12-31', freq='D')

자세한 빈도 코드에 대해서는 pandas의 시간 주파수 문자열 문서를 참고하십시오.

시계열 데이터의 생성 및 조회

pandas의 DataFrame을 사용하여 시계열 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 날짜를 인덱스로 사용하고 각 날짜에 대한 값으로 구성된 시계열 데이터를 만들 수 있습니다:

import pandas as pd

data = {'Value': [10, 15, 12, 8, 9]}
dates = pd.date_range(start='2019-01-01', periods=5, freq='D')

df = pd.DataFrame(data, index=dates)

print(df)

이 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다:

            Value
2019-01-01     10
2019-01-02     15
2019-01-03     12
2019-01-04      8
2019-01-05      9

시계열 데이터는 DataFrame에서 다른 데이터와 마찬가지로 조회될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기간에 대한 데이터만 선택하려면 다음과 같이 할 수 있습니다:

# 2019년 1월 데이터만 선택
df['2019-01']

이렇게 하면 2019년 1월의 데이터만 선택된 결과를 얻을 수 있습니다.

시계열 데이터의 다양한 처리

pandas를 사용하여 다양한 시계열 데이터 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 여기에는 데이터 정렬, 데이터 결합, 데이터 그룹화, 시간 간격 계산 등이 포함됩니다.

예를 들어, 시계열 데이터를 연도별로 그룹화하고 각 그룹의 평균값을 계산하려면 다음과 같이 할 수 있습니다:

import pandas as pd

# 시계열 데이터 생성
data = {'Value': [10, 15, 12, 8, 9]}
dates = pd.date_range(start='2019-01-01', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame(data, index=dates)

# 연도별로 그룹화하고 평균값 계산
df.groupby(df.index.year)['Value'].mean()

이는 연도별 평균값을 얻는 결과를 출력합니다.

결론

pandas는 파이썬에서 시계열 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. DateRange 함수를 사용하여 시계열 인덱스를 생성하고, DataFrame을 사용하여 시계열 데이터를 처리하고 조회할 수 있습니다. 또한, pandas는 다양한 시계열 데이터 처리 작업을 수행할 수 있는 다양한 함수와 기능을 제공합니다. 시계열 데이터 처리에 대한 자세한 내용은 pandas의 시간 시리즈 분석 문서를 참고하십시오.