Как эффективно обрабатывать временные ряды в Pandas?

Для эффективной обработки временных рядов в Pandas можно использовать следующие методы:

• Преобразование строк с датой в объекты даты и времени. 4 Для этого применяется функция to_datetime. 4
• Использование функции shift. 1 Она сдвигает данные указанное количество раз. 1 Например, если сдвинуть данные на 1, то значения от 20 июня 2019 года переместятся на 21 июня 2019 года, от 21 июня 2019 года — на 22 июня 2019 года и так далее. 1
• Применение функции rolling. 1 Она агрегирует данные за указанное количество промежутков времени. 1 Например, среднее значение за каждые три дня. 1
• Дифференцирование временных рядов. 1 Для этого используется функция diff, которая принимает в качестве параметра количество дней. 1 Этот процесс предполагает некоторую нормировку данных и их сглаживание. 1
• Использование метода resample. 34 Он помогает переформировать выборку временных рядов, например, преобразовать секундные данные в 5-минутные. 4

Также при обработке временных рядов в Pandas можно использовать функции Period и PeriodIndex. 1

Для более подробного ознакомления с возможностями библиотеки и практикой использования функций рекомендуется обратиться к официальной документации Pandas. 3