시계열 데이터는 시간에 따라서 변화하는 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터를 분석하고 처리하기 위해서는 종종 데이터를 재샘플링해야 할 필요가 있습니다. 재샘플링은 주어진 시계열 데이터를 더 작은 주기로 나누거나 큰 주기로 합치는 과정을 말합니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 시계열 데이터를 재샘플링하는 기법을 소개하겠습니다.

1. 다운샘플링

다운샘플링은 주어진 시계열 데이터를 더 작은 주기로 재샘플링하는 기법입니다. 예를 들어, 월별로 주어진 데이터를 분기별로 재샘플링하거나, 분별로 주어진 데이터를 시간대별로 재샘플링하는 것입니다. 파이썬에서는 다운샘플링을 위해 resample() 함수를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 시계열 데이터 생성
data = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': data, 'Value': range(len(data))})

# 월별로 다운샘플링
df.resample('M', on='Date').sum()

2. 업샘플링

업샘플링은 주어진 시계열 데이터를 더 큰 주기로 재샘플링하는 기법입니다. 예를 들어, 분별로 주어진 데이터를 초별로 재샘플링하거나, 월별로 주어진 데이터를 주별로 재샘플링하는 것입니다. 파이썬에서는 업샘플링을 위해 asfreq() 함수를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 시계열 데이터 생성
data = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-31', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': data, 'Value': range(len(data))})

# 초별로 업샘플링
df.set_index('Date').resample('S').asfreq()

결론

시계열 데이터의 재샘플링은 데이터 분석 및 처리에서 중요한 단계입니다. 파이썬의 resample()과 asfreq() 함수를 사용하여 다운샘플링과 업샘플링을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이러한 기법들을 응용하여 다양한 시계열 데이터 분석에 활용할 수 있습니다.

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