一文讲解Python时间序列数据的预处理
Python大数据分析
共 3937字,需浏览 8分钟
· 2022-02-27
来源:Deephub Imba
时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据,查找缺失值,对特征进行去噪,并查找数据集中存在的异常值。
时间序列是在特定时间间隔内记录的一系列均匀分布的观测值。
时间序列数据预处理
import pandas as pd
passenger = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
passenger['Date'] = pd.to_datetime(passenger['Date'])
passenger.sort_values(by=['Date'], inplace=True, ascending=True)
时间序列中的缺失值
基于时间的插值 样条插值 线性插值
from matplotlib.pyplot import figure
import matplotlib.pyplot as plt
figure(figsize=(12, 5), dpi=80, linewidth=10)
plt.plot(passenger['Date'], passenger['Passengers'])
plt.title('Air Passengers Raw Data with Missing Values')
plt.xlabel('Years', fontsize=14)
plt.ylabel('Number of Passengers', fontsize=14)
plt.show()
passenger[‘Linear’] = passenger[‘Passengers’].interpolate(method=’linear’)
passenger[‘Spline order 3’] = passenger[‘Passengers’].interpolate(method=’spline’, order=3)
passenger[‘Time’] = passenger[‘Passengers’].interpolate(method=’time’)
methods = ['Linear', 'Spline order 3', 'Time']
from matplotlib.pyplot import figure
import matplotlib.pyplot as plt
for method in methods:
figure(figsize=(12, 4), dpi=80, linewidth=10)
plt.plot(passenger["Date"], passenger[method])
plt.title('Air Passengers Imputation using: ' + types)
plt.xlabel("Years", fontsize=14)
plt.ylabel("Number of Passengers", fontsize=14)
plt.show()
时间序列去噪
rolling_google = google_stock_price['Open'].rolling(20).mean()
plt.plot(google_stock_price['Date'], google_stock_price['Open'])
plt.plot(google_stock_price['Date'], rolling_google)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.legend(['Open','Rolling Mean'])
plt.show()
denoised_google_stock_price = fft_denoiser(value, 0.001, True)
plt.plot(time, google_stock['Open'][0:300])
plt.plot(time, denoised_google_stock_price)
plt.xlabel('Date', fontsize = 13)
plt.ylabel('Stock Price', fontsize = 13)
plt.legend([‘Open’,’Denoised: 0.001'])
plt.show()
时间序列中的离群值检测
可能的面试问题
预处理时间序列数据的方法有哪些,与标准插补方法有何不同? 时间序列窗口是什么意思? 你听说过孤立森林吗?如果是,那么你能解释一下它是如何工作的吗? 什么是傅立叶变换,我们为什么需要它? 填充时间序列数据中缺失值的不同方法是什么?
总结
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评论
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