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. pandas.geekwriter.ru Для этого применяется функция to_datetime. pandas.geekwriter.ru
• Использование функции shift. vk.com Она сдвигает данные указанное количество раз. vk.com 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. vk.com
• Применение функции rolling. vk.com Она агрегирует данные за указанное количество промежутков времени. vk.com Например, среднее значение за каждые три дня. vk.com
• Дифференцирование временных рядов. vk.com Для этого используется функция diff, которая принимает в качестве параметра количество дней. vk.com Этот процесс предполагает некоторую нормировку данных и их сглаживание. vk.com
• Использование метода resample. otus.ru pandas.geekwriter.ru Он помогает переформировать выборку временных рядов, например, преобразовать секундные данные в 5-минутные. pandas.geekwriter.ru

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

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