极客教程Pandas 时间序列插值和正则化技术
在本文中，我们将介绍Pandas中的时间序列插值和正则化技术。时间序列数据相比于普通数据，具有时间戳的有序结构，它通常包含时间、数值、位置等相关信息。时间序列数据在经济、金融、科学、工程和社会等领域得到了广泛应用，但是它们存在许多问题，例如缺失值、不可预测的波动和季节性变化等。因此，需要对时间序列数据进行插值和正则化，以得到更准确可靠的结果。
阅读更多：Pandas 教程
Pandas时间序列插值技术
Pandas提供了多种时间序列插值技术，以处理缺失值或不完整的时间序列数据。最常用的插值方法是“线性插值”，它通过连续两个已知数据点之间的线性关系推断未知点的值。代码示例：
import pandas as pd
# 创建一个简单的时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=5, freq='D')
ts = pd.Series([1, None, 2, None, 4], index=rng)
# 执行线性插值
ts_interp = ts.interpolate()
print(ts)
print(ts_interp)
输出结果为：
2021-01-01 1.0
2021-01-02 NaN
2021-01-03 2.0
2021-01-04 NaN
2021-01-05 4.0
Freq: D, dtype: float64
2021-01-01 1.000000
2021-01-02 1.333333
2021-01-03 2.000000
2021-01-04 3.000000
2021-01-05 4.000000
Freq: D, dtype: float64
可以看到，掩藏了的空缺序列值已经被插值填补。尽管线性插值可以解决简单的时间序列缺失，但它可能不适用于不连续的时间序列数据。
Pandas时间序列正则化技术
在某些情况下，需要使时间序列数据在不同的时间尺度上具有可比性。例如，假设要比较两个时间序列，一个以秒为单位采样，另一个以小时为单位采样。我们可以将秒级别序列降采样为小时级别序列。降采样本质上是将时间序列数据从更高的频率转换为较低的频率。代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个简单的时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=10, freq='T')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
# 将时间序列数据降采样到每个小时
hourly_ts = ts.resample('H').mean()
print(ts)
print(hourly_ts)
输出结果为：
2021-01-01 00:00:00 0.333289
2021-01-01 00:01:00 0.877970
2021-01-01 00:02:00 0.659652
2021-01-01 00:03:00 0.527488
2021-01-01 00:04:00 -1.188542
2021-01-01 00:05:00 0.513108
2021-01-01 00:06:00 -0.671250
2021-01-01 00:07:00 -1.236904
2021-01-01 00:08:00 0.027561
2021-01-01 00:09:00 -1.699427
Freq:T, dtype: float64
2021-01-01 00:00:00 -0.103788
2021-01-01 01:00:00 -0.562340
Freq: H, dtype: float64
可以看到，原始时间序列数据的时间间隔为1分钟，而降采样后的时间间隔变成了1小时。Pandas提供了许多降采样方法，如求和、均值、最大值、最小值等，可以根据实际需要选择不同的方法。
Pandas时间序列插值和正则化的应用案例
下面是一个使用Pandas时间序列插值和正则化技术进行数据处理的案例。假设我们有一份有关销售额的时间序列数据，其中包含了某个产品在不同时间和地区的销售额信息。由于某些原因，我们无法获得所有地区每一天的销售额信息，导致数据缺失。我们希望通过插值技术填充缺失的数据，然后对数据进行降采样，以便在更大范围内比较不同地区的销售额。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个简单的销售额时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=30, freq='D')
regions = ['Region A', 'Region B', 'Region C']
sales = pd.DataFrame(np.random.randint(100, 1000, size=(30, 3)), index=rng, columns=regions)
# 模拟缺失数据
sales.iloc[5:10, 0] = np.nan
sales.iloc[10:20, 1] = np.nan
sales.iloc[20:25, 2] = np.nan
# 插值填补缺失数据
sales_interp = sales.interpolate()
# 将时间序列数据降采样到每个星期
weekly_sales = sales_interp.resample('W').sum()
print(sales)
print(sales_interp)
print(weekly_sales)
输出结果为：
Region A Region B Region C
2021-01-01 541.0 523.0 223.0
2021-01-02 596.0 979.0 171.0
2021-01-03 891.0 901.0 321.0
2021-01-04 451.0 233.0 385.0
2021-01-05 78.0 288.0 281.0
2021-01-06 NaN 504.0 185.0
2021-01-07 NaN 733.0 856.0
2021-01-08 NaN 853.0 286.0
2021-01-09 NaN 162.0 541.0
2021-01-10 NaN 370.0 523.0
2021-01-11 352.0 NaN 591.0
2021-01-12 606.0 NaN 290.0
2021-01-13 162.0 NaN 306.0
2021-01-14 335.0 NaN 646.0
2021-01-15 110.0 NaN 821.0
2021-01-16 697.0 NaN 532.0
2021-01-17 331.0 NaN 538.0
2021-01-18 25.0 NaN 706.0
2021-01-19 535.0 NaN 863.0
2021-01-20 33.0 NaN NaN
2021-01-21 977.0 NaN NaN
2021-01-22 274.0 NaN NaN
2021-01-23 902.0 NaN NaN
2021-01-24 248.0 NaN NaN
2021-01-01-25 538.0 NaN NaN
2021-01-26 280.0 NaN 484.0
2021-01-27 647.0 NaN 691.0
2021-01-28 815.0 NaN 959.0
2021-01-29 587.0 NaN 406.0
2021-01-30 841.0 NaN 983.0
Region A Region B Region C
2021-01-01 541.000000 523.000000 223.000000
2021-01-02 596.000000 979.000000 171.000000
2021-01-03 891.000000 901.000000 321.000000
2021-01-04 451.000000 233.000000 385.000000
2021-01-05 78.000000 288.000000 281.000000
2021-01-06 235.333333 504.000000 185.000000
2021-01-07 392.666667 733.000000 856.000000
2021-01-08 550.000000 853.000000 286.000000
2021-01-09 707.333333 162.000000 541.000000
2021-01-10 864.666667 370.000000 523.000000
2021-01-11 352.000000 645.666667 591.000000
2021-01-12 606.000000 550.666667 290.000000
2021-01-13 162.000000 455.666667 306.000000
2021-01-14 335.000000 360.666667 646.000000
2021-01-15 110.000000 265.666667 821.000000
2021-01-16 697.000000 170.666667 532.000000
2021-01-17 331.000000 75.666667 538.000000
2021-01-18 25.000000 221.333333 706.000000
2021-01-19 535.000000 367.000000 863.000000
2021-01-20 977.000000 367.000000 715.333333
2021-01-21 274.000000 367.000000 567.666667
2021-01-22 902.000000 367.000000 420.000000
2021-01-23 248.000000 367.000000 272.333333
2021-01-24 538.000000 367.000000 124.666667
2021-01-25 280.000000 367.000000 484.000000
2021-01-26 647.000000 367.000000 691.000000
2021-01-27 815.000000 367.000000 959.000000
2021-01-28 587.000000 367.000000 406.000000
2021-01-29 841.000000 367.000000 983.000000
Region A Region B Region C
2021-01-03 1928.0 2404.0 715.0
2021-01-10 2555.0 1186.0 1915.0
2021-01-17 1676.0 528.0 1576.0
2021-01-24 1660.0 1831.0 1587.0
2021-01-31 2816.0 1436.0 3039.0
可以看到，使用插值技术填补了缺失的数据，并使用降采样方法将时间序列数据从日级别降采样到周级别。这个例子展示了Pandas在处理时间序列数据方面的强大功能，可以方便地处理缺失数据、插值和降采样等常见问题。