Python处理时间序列数据，这3个函数你必须掌握
处理时间序列数据 是数据分析里绕不开的坎。我刚开始学的时候,翻着官方文档,函数太多,看了就忘。后来发现,真正天天用的,也就那么几个。今天聊聊让我最头疼也最受益的三个。
第一个是 pandas.to_datetime() 。你肯定遇到过,从Excel或者数据库里读进来的日期,长得乱七八糟。有的写成'2023-01-01',有的写成'01/01/2023',还有的是'2023年1月1日'。这时候强制转成统一格式,是最省心的。我一开始总手写循环去处理,写了十几行代码,结果一跑就报错。后来同事告诉我,直接用这个函数,把这一列丢进去,它自己就识别了,速度快的多。
第二个是 resample() 。做了时间序列后,数据频率经常乱。比如你手头是每天的股票价格,但你想分析每月的平均走势。这时用resample配上参数 'M',然后聚合一个mean,几行代码就拉出月度平均值了。别小看这个,我之前手动用groupby去按月份分组,累还不准,遇到跨年数据总有几个漏网之鱼。用resample之后,哪些日子属于哪个月份,它帮你算得明明白白。
第三个是 shift() 。这不是什么高级函数,但解决了一个很实际的场景:计算前后变化。比如你想知道今天的销量比昨天多了多少。直接用 shift(1) 把昨天的数据挪到和今天对齐,然后相减就行。我刚开始不懂这个,老想着用循环写差值。循环那一堆索引错误,看得头疼。用 shift 几秒钟就搞定了。
说句实在话,这三个函数没一个花哨的。但它们就像修车用的扳手,常规但缺不了。我的建议是,别急着去啃那些深度学习处理时间序列的论文。先把数据读准了、频率调对了、前后关系算清了,后面做的事才有根基。你如果有时间,可以用自己的数据跑一遍这三个函数,感觉一下变化。反正我是吃亏吃过来的。希望你能少走一些弯路。