시계열 데이터의 분해는 주기성, 추세 및 랜덤 성분으로 분해하는 작업입니다. 이를 통해 데이터의 변동 패턴을 분석하고 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

먼저, pandas를 설치하고 데이터를 가져옵니다. 다음은 pandas로 시계열 데이터를 처리하기 위해 필요한 기본적인 코드입니다.

import pandas as pd

# 데이터 가져오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 정보 확인
print(data.head())

시계열 데이터를 분해하기 전에 데이터가 시간 순서대로 정렬되어 있는지 확인해야 합니다. 데이터프레임의 인덱스를 시간 인덱스로 변환하고 정렬하려면 다음과 같은 코드를 사용합니다.

# 시간 인덱스 설정
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

# 시간순으로 정렬
data.sort_index(inplace=True)

# 데이터 확인
print(data.head())

데이터를 분해하기 위해 seasonal_decompose 함수를 사용할 수 있습니다. 해당 함수는 StatsModels 라이브러리에 포함되어 있으며, 계절성 성분과 추세, 잔차 등을 추정합니다. 다음은 해당 함수를 사용하는 예제입니다.

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 데이터 분해
result = seasonal_decompose(data, model='additive')

# 분해 결과 확인
print(result.trend)
print(result.seasonal)
print(result.resid)
print(result.observed)

분해된 성분은 trend, seasonal, resid, observed의 속성으로 확인할 수 있습니다. trend는 추이 부분을 의미하며, seasonal은 주기성 부분을 의미합니다. resid는 랜덤 성분이며, observed는 원본 데이터입니다.

시계열 데이터의 분해를 마치면, 각 성분을 시각화하고 추세와 패턴을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 변동 패턴을 이해하고 예측하기 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

이번 포스트에서는 pandas를 사용하여 시계열 데이터를 분해하는 방법에 대해 알아보았습니다. 분해된 성분을 통해 데이터의 주기성, 추세, 잔차 등을 분석하고 예측하는 데 활용할 수 있습니다. pandas를 이용한 데이터 분석은 데이터 과학, 금융 분석, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 수 있습니다.