Peewee는 Python에서 사용할 수 있는 가볍고 간단한 ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 SQLite, MySQL, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스 시스템과 호환되며, 데이터베이스와의 상호작용을 편리하게 처리할 수 있습니다. 이번 글에서는 Peewee를 사용하여 시계열 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
시계열 데이터란?
시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 값들의 연속적인 데이터입니다. 예를 들어 주식 가격, 기온 변화, 사용자 행동 로그 등이 시계열 데이터의 예시입니다. 이러한 데이터는 과거 데이터로부터 학습하여 미래 값을 예측하는 등 다양한 분석에 활용될 수 있습니다.
Peewee를 사용한 시계열 데이터 모델링
Peewee를 사용하여 시계열 데이터를 처리하기 위해서는 데이터 모델을 정의해야 합니다. 다음은 예를 들어 시계열 데이터를 저장할 테이블을 정의한 코드입니다.
from peewee import *
# 데이터베이스 연결 설정
db = SqliteDatabase('timeseries.db')
# 시계열 데이터를 저장할 테이블 모델
class TimeSeriesData(Model):
timestamp = DateTimeField()
value = FloatField()
class Meta:
database = db
이 코드에서 TimeSeriesData 클래스는 Model 클래스를 상속받아 데이터베이스 테이블의 모델을 정의합니다. TimeSeriesData 테이블은 timestamp와 value라는 두 개의 컬럼으로 구성되어 있습니다.
시계열 데이터 추가하기
Peewee를 사용하여 시계열 데이터를 추가하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
from datetime import datetime
from peewee import *
# 데이터베이스 연결 설정
db = SqliteDatabase('timeseries.db')
# 시계열 데이터를 저장할 테이블 모델
class TimeSeriesData(Model):
timestamp = DateTimeField()
value = FloatField()
class Meta:
database = db
# 새로운 시계열 데이터 추가
new_data = TimeSeriesData(timestamp=datetime.now(), value=10.5)
new_data.save()
위 코드에서 new_data 인스턴스는 TimeSeriesData 클래스의 객체로, timestamp와 value 값을 가지고 있습니다. save() 메서드를 호출하여 데이터베이스에 데이터를 추가할 수 있습니다.
시계열 데이터 조회하기
Peewee를 사용하여 시계열 데이터를 조회하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
from peewee import *
# 데이터베이스 연결 설정
db = SqliteDatabase('timeseries.db')
# 시계열 데이터를 저장할 테이블 모델
class TimeSeriesData(Model):
timestamp = DateTimeField()
value = FloatField()
class Meta:
database = db
# 모든 시계열 데이터 조회
data_list = TimeSeriesData.select()
for data in data_list:
print(data.timestamp, data.value)
위 코드에서 TimeSeriesData.select()를 호출하여 모든 시계열 데이터를 조회할 수 있습니다. 조회한 데이터는 data_list에 리스트 형태로 저장되며, 반복문을 통해 각각의 데이터에 접근할 수 있습니다.
결론
Peewee를 사용하면 Python에서 간편하게 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터 모델링, 데이터 추가, 데이터 조회와 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있으며, 데이터베이스 시스템과의 호환성도 높습니다. Peewee를 활용하여 시계열 데이터를 처리하는 다양한 분석 작업을 개발해 보세요!