데이터 리샘플링은 주어진 시계열 데이터의 주기를 변경하여 데이터를 새로운 주기로 재조정하는 과정입니다. 이는 시계열 데이터 분석 및 예측에서 매우 유용한 작업입니다. 여기서는 파이썬을 사용하여 데이터 리샘플링을 수행하는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.
1. 리샘플링(Rsampling) 종류
1.1. 업샘플링(Upsampling)
업샘플링은 주어진 주기보다 더 작은 주기로 데이터를 재조정하는 작업입니다. 이를 할 때는 새로운 데이터 포인트를 만들어야 합니다. 업샘플링에는 여러 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 선형 보간법(linear interpolation)을 사용하는 것입니다. 이외에도 이전 데이터 포인트를 반복해서 사용하거나, 평균값을 구하는 등 다양한 방법이 있습니다.
1.2. 다운샘플링(Downsampling)
다운샘플링은 주어진 주기보다 더 큰 주기로 데이터를 재조정하는 작업입니다. 이를 할 때는 기존 데이터 포인트를 사용하여 새로운 주기에 맞는 데이터 포인트를 계산해야 합니다. 다운샘플링 방법에는 평균값을 구하는 방법이 가장 일반적입니다. 최댓값, 최솟값, 중앙값 등 다른 방법을 사용할 수도 있습니다.
2. 파이썬을 통한 데이터 리샘플링 방법
2.1. pandas 라이브러리를 사용한 데이터 리샘플링
파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 분석 라이브러리인 pandas를 사용하면 간단하게 데이터를 리샘플링할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 시계열 데이터 생성
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=5, freq='D'))
# 다운샘플링 예시: 주간 평균값 계산
weekly_mean = data.resample('W').mean()
# 업샘플링 예시: 보간법을 사용하여 2일마다 데이터 생성
upsampled = data.resample('2D').interpolate(method='linear')
위의 예시 코드에서는 다운샘플링으로 주간 평균값을 계산하고, 업샘플링으로 보간법을 사용하여 2일마다 데이터를 생성하는 방법을 보여줍니다.
2.2. NumPy 라이브러리를 사용한 데이터 리샘플링
NumPy는 파이썬에서 수치 연산을 위한 라이브러리로, 데이터 리샘플링을 수행하는 데에도 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
# 시계열 데이터 생성
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 다운샘플링 예시: 평균값을 구하는 방법
downsampled = np.mean(data.reshape(-1, 2), axis=1)
# 업샘플링 예시: 보간법을 사용하여 2배로 늘리기
upsampled = np.repeat(data, 2)
위의 예시 코드에서는 다운샘플링으로 평균값을 구하는 방법과 업샘플링으로 보간법을 사용하여 데이터를 두 배로 늘리는 방법을 보여줍니다.