扱うTime SeriesTimestamps• ある時間の瞬間
Fixed periods• 2007年1月や2010年1年間
Intervals• タイムスタンプで始めと終わりを示されている時間
Experiment or elapsed time• 特定の時間から計測される時間
2
日付と時間の型datetimeモジュール• マイクロ秒で日付と時間を保存する
timeモジュール,calenderモジュールも組み込みであるよ
3
Type Description
date グレゴリオ暦で年月日を保存
time 時間,分,秒,マイクロ秒を保存
datetime dateとtime両方保存
timedelta 2つのtimedeltaの差
文字列とdatetimeの変換datetime.strftime, strptime
dateutil.parse
pd.to_datetime
4
Type Description%Y 4桁の年%y 2桁の年%m 2桁の月[01, 12]%d 2桁の日[01, 31]%H 24時間[00, 23]%I 12時間[01, 12]%M 分[00, 59]%S 秒[00, 61]%w 曜日の整数表示[0(日曜), 6]%U 週[00, 53]最初の日曜が1週目%W 週[00, 53]最初の月曜が1週目%z UTCタイムゾーン%F %Y-%m-%dのショートカット%D %m/%d/%yのショートカット
Time Seriesの基礎最もベーシックなのは,TimeSeries(Seriesのサブクラス)
• 日付でインデックスされたSeries
• インデックスに年だけとかでもいける
• DataFrame型も同様にできる
5
7
Alias Offset Type DescriptionD Day 日曜始まりB BusinessDay 月曜始まりH Hour 時間
T or min Minute 分S Second 秒
L or ms Milli ミリ秒(1/1000秒)U Micro マイクロ秒(1/1000000秒)M MonthEnd 月最後の日
BM BusinessMonthEnd 月最後の日(ビジネス)MS MonthBegin 月最初の日
BMS BusinessMonthBegin 月最初の日(ビジネス)W-MON, W-TUE, … Week 与えられた曜日
WOM-1MON, WOM-2MON, … WeekOfMonth 第◯週の曜日Q-JAN, Q-FEB, … QuaterEnd 後
BQ-JAN, BQ-FEB, … BusinessQuaterEnd はQS-JAN, QS-FEB, … QuaterBegin や
BQS-JAN, BQS-FEB, … BusinessQuaterBegin っA-JAN, A-FEB, … YearEnd て
BA-JAN, BA-FEB, … BusinessYearEnd みAS-JAN, AS-FEB, … YearBegin よ
BAS-JAN, BAS-FEB, … BusinessYearBegin う
タイムゾーンtz_convert, tz_localizeを使う
• tz_localizeはタイムゾーンを固定
• tz_convertは任意のタイムゾーンに変更
• 違うタイムゾーンでやってもUTCに統一される
8
Resampling
12
Argument Descriptionfreq リサンプリングの間隔(文字列かDateOffset)例:’M’ ‘5min’ Second(15)
how=‘mean’ 値をまとめるときの関数.’mean’’ohlc’:平均,’first’’last’’median’’max’’min’axis=0 リサンプリングする方向
fill_mehthod=None アップサンプリングするとき補完挿入する方法,’ffill’’bfill’closed=‘right’ ダウンサンプリングするときどのインターバルの終わりを閉めるか’left’label=‘right’ ダウンサンプリングのとき集めたデータにラベリングどうするかloffset=None 時間調整をどうするか’-1s’やSecond(-1)→ラベルを1秒前に移動するlimit=None 前埋め,後埋めの時の最大で埋める数kind=None 集計する種類.’period’か’timestamp’
convention=None 低い間隔から高い間隔にする時どう変換するか
OHLC: Open High Low Close
Moving Window Function
16
Function Descriptionrolling_count 移動カウント(一定間隔の数を数える)rolling_sum 移動合計
rolling_mean 移動平均rolling_median 移動中央値
rolling_var, rolling_std 移動分散,移動標準偏差rolling_skew, rolling_kurt 移動歪度,移動尖度rolling_min, rolling_max 移動最小値,移動最大値
rolling_quantile 移動分位点rolling_corr, rolling_cov 移動相関係数,移動共分散
rolling_apply 移動◯◯(配列の関数)ewma 指数加重移動平均
ewmvar, ewmstd 指数加重移動分散,指数加重移動標準偏差ewmcorr, ewmcov 指数加重移動相関関数,指数加重移動共分散