Pandas 处理时间序列（能源消耗实战）

本文转自：采用pandas 处理时间序列（能源消耗实战） - 知乎

作者：BingBlackBean

前言

时间序列的处理是传统经济学里面的一个重要篇章，在数据科学和机器学习的背景下，时间序列分析所包含的内容更加复杂。

计量经济学里的时间序列特指一元时间序列，也就是数据包含两列，第一列是时间戳，第二列是观察对象。这属于比较经典的时间序列。有时候你会注意到一些时间序列的模型或者算法，比如ARIMA，prophet等，都是针对这类时间序列。

商业里面的交易历史信息也是一元时间序列。工业领域中，一些监测数据，比如天气温度，也是一元时间序列。但是时间序列不止有一元时间序列，当同一个时间戳对应的观测对象不只一个时，我们就有了多元时间序列。比如某个城市的空气PM2.5的预测，我们可以通过PM2.5的历史时间观测值来预测。我们也可以通过当天（或者近期）的其他观测对象来预测，比如风速，温度，湿度等。

多元时间序列在表现形式上就是数据包含多列（大于两列），第一列是时间戳，后面的列都是观察对象。当时间序列是多元时，很多经典的机器学习模型可以施展拳脚，比如回归模型，分类模型，这些模型都依赖于多元的特征。对于我们本文以及后续的分析中，我们不会将时间序列特指为一元时间序列。

无论是一元时间序列的分析还是多元时间序列的分析，对于时间相关的预处理格外重要。今天我们就讨论pandas在时间序列处理中应用。

导入数据

这里我们采用美国能源消耗数据集进行分析和讨论，数据集可以在kaggle上下载，如果有问题，可以留言讨论。该数据集包含了美国一家能源公司的长达数十年的能源消耗数据，数据分辨率为小时。这里我们下载了两个数据集进行对比分析，PJME_hourly 和PJMW_hourly (分别对应东区和西区）。数据集默认放在同目录的data文件夹下。

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pjme_file = 'data/PJME_hourly.csv'
pjmw_file = 'data/PJMW_hourly.csv'

通过pandas 的read_csv 来读取数据。

df_1 = pd.read_csv(pjme_file)
df_2 = pd.read_csv(pjmw_file)

print(df_1.info())
print(df_2.info())

数据集并不大，只有2.2MB左右。df_1 包含了145366 行数据，df_2 包含了143206 行数据，这里可以看到两个数据集的样本个数不同，如果我们需要对比两个数据或者进行比较分析，需要对数据进行处理。

RangeIndex: 145366 entries, 0 to 145365
Data columns (total 2 columns):
 #   Column    Non-Null Count   Dtype
---  ------    --------------   -----
 0   Datetime  145366 non-null  object
 1   PJME_MW   145366 non-null  float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 2.2+ MB
None

RangeIndex: 143206 entries, 0 to 143205
Data columns (total 2 columns):
 #   Column    Non-Null Count   Dtype
---  ------    --------------   -----
 0   Datetime  143206 non-null  object
 1   PJMW_MW   143206 non-null  float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 2.2+ MB
None

时间列（时间戳）的处理

默认读取的时间列为字符形式，我们可以通过pandas的describe函数来进行统计，首先我们对原始时间列进行统计。

print(df_1['Datetime'].describe())

结果如下表，我们可以看到unique 数值不同于count数值，这说明有重复的时间戳。更重要是，由于当前的时间戳是字符串格式，无法进行时间相关的统计。

count                  145366
unique                 145362
top       2015-11-01 02:00:00
freq                        2

我们通过to_datetime 将字符串转换为pandas 的Timestamp 格式。这里需要指定字符串的格式。需要注意的是指定的时间格式需要完全匹配样本的格式，而且要确保所有样本的时间戳格式是一致的。

df_1['Datetime'] = pd.to_datetime(df_1['Datetime'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(df_1['Datetime'].describe())

转换后的时间列重新进行统计，结果如下:

count                  145366
unique                 145362
top       2014-11-02 02:00:00
freq                        2
first     2002-01-01 01:00:00
last      2018-08-03 00:00:00
Name: Datetime, dtype: object

这里可以看到和时间相关的统计信息，比如开始的时间是2002-01-01 01:00:00，结束的时间是2018-08-03 00:00:00。

如果我们显示数据集的前5行（如下图），就会发现第一行的时间并不等于上面的开始时间，这说明样本并不是按照时间顺序严格排序的，这对于时间序列分析来说是很大的坑：千万不要轻信时间系列是默认排序正确的！！！

Datetime  PJME_MW
0 2002-12-31 01:00:00  26498.0
1 2002-12-31 02:00:00  25147.0
2 2002-12-31 03:00:00  24574.0
3 2002-12-31 04:00:00  24393.0
4 2002-12-31 05:00:00  24860.0

时间序列数据清理

对于这个数据集来说，目前有两处需要清理:

1. 出现重复的时间戳及样本，需要我们移除

2. 样本排序混乱

对于一般的时间序列去重，我们可以通过保留第一个或者最后一个来进行清理，这里我们采用求均值的方法，也就是对重复时间戳的样本进行求均值。理由如下：

1. 其实该数据集是单纯的重复类型，保留第一个，最后一个，或者求均值，结果是一致的

2. 重要的是想展示一个pivot_table的用法。

我们采用pivot_table，将时间列设为index，将观察对象列设为value，aggfuc采用mean。这样我们就消除了重复项，确保时间列的每个值是唯一的。

之后我们用sort_values进行重新排序，并且设置时间列为index（索引）。

df_1 = pd.pivot_table(data=df_1,values='PJME_MW',index='Datetime',aggfunc='mean').reset_index()
df_1.sort_values(by='Datetime',inplace=True)
df_1.set_index('Datetime',inplace=True)

这样我们就得到清理后的数据，并且索引为时间戳。我们对df_2 进行同样的操作，然后进行对比。

时间序列可视化

对于时间序列，最常用的plot就是趋势图。直接用pandas的plot函数即可，也可以用seaborn的lineplot。这里我们采用两种方式分别画出df_1和df_2的趋势，通过对比我们也可以看到两种plot方式的细微差别，尤其是对于y轴标签和图例默认值的处理上。

# plot data
fig,ax = plt.subplots(2,1)
df_1.plot(ax =ax[0])
sns.lineplot(data=df_1,x=df_1.index,y='PJME_MW',ax=ax[1])

两个时间序列的都呈现明显的周期性，这是可以理解的。因为能源消耗（耗电量）本来就是很人类活动息息相关，自然会和日历的周期性有一定的吻合。

当我们把两个df合并在一起时，就会得到一个多元的时间序列，对于多元的时间序列，相关分析也是最常用的分析方式。

df = pd.concat([df_1,df_2],axis=1)
sns.scatterplot(x='PJME_MW',y='PJMW_MW',data=df)

从上图来看，两者还是存在明显的正相关，也就是东区耗电量增加时，西区耗电量也增加。

时间序列重采样

对于原始数据来说，时间分辨率是小时。有时候我们需要对数据的分辨率进行调整，比如为了查看每月的耗电量的的情况。因此resample (重采样）必不可少。

# resample data
day_df = df_1.resample(rule='D').mean()
week_df = df_1.resample(rule='W').mean()
month_df = df_1.resample(rule='M').mean()
quarter_df = df_1.resample(rule='Q').mean()
year_df = df_1.resample(rule='Y').mean()

print(month_df.info())
fig,ax = plt.subplots(2,1)
sns.lineplot(data=df_1,x=df_1.index,y='PJME_MW',ax=ax[0])
sns.lineplot(data=month_df,x=month_df.index,y='PJME_MW',ax=ax[1])

常用的周期D，W，M，Q，Y分别代表每天，每周，每月，每季度和每年。我们对比每月重采样的数据和原始数据。可以看到按月重采样的曲线更加光滑，这是因为每周和每天的周期信息已经被过滤了。

其实重采样就是时间序列分解的”思想原型“，通过重采样我们可以看到每个时间周期的”信号分量“。

num_ax = 5
fig,ax = plt.subplots(num_ax,1)
#[ax[i].set_ylim(10000,22000) for i in range(num_ax)]
day_df.plot(ax=ax[0])
week_df.plot(ax=ax[1])
month_df.plot(ax=ax[2])
quarter_df.plot(ax=ax[3])
year_df.plot(ax=ax[4])

当然了，对于每一种重采样，后续采用的统计方式不一定是均值（mean），也可以选择其他，比如sum（求和）来获取每月耗电量之和。

month_sum_df = df_1.resample(rule='M').sum()

时间切片与索引

DataFrame数据用时间戳作为索引，最大的好处是可以快速对样本进行索引和切片。进行索引和切片时，不一定需要完全匹配时间戳的格式，比如，你可以快速索引某个年度的所有样本。

print(day_df.loc['2014-02-12'])  #获得某一天的样本
print(day_df['2015']) #获得某一年的额样本
print(day_df['2014-02-12':'2014-02-19']) #获取某个时间段
#print(day_df['2014-02-12']) !!!这是错误示例
print(month_df.asof('2014-02')) #获取某一月

这里需要注意的是：当返回结果只有一个时，无法采用[]进行索引，比如

#print(day_df['2014-02-12']) !!!这是错误示例。因为day_df的每一天只有一个样本，此时只有iloc可以进行索引。详细的解释参考如下。

时间序列特征工程

一元时间序列如果需要进行回归分析或者分类预测，必然需要通过特征工程扩展特征数量，常用的特征工程有三类：

1. 时间信息的提取

2. 基于时间窗口的时域统计

3. 基于时间窗口的频域统计

时间信息的提取指的是对时间列进行特征工程，提取时间戳中和人类活动日历相关的时间信息，比如是否是月末，是否是周末，这是几月等等。这里列出常用的时间信息的提取。

# get more datetime attributes
df_1['day']= df_1.index.day  # means which day in this month
df_1['dayofweek']= df_1.index.dayofweek
df_1['dayofyear']= df_1.index.dayofyear
df_1['days_in_month']= df_1.index.days_in_month # how many days in this month
df_1['daysinmonth']= df_1.index.daysinmonth # same as days_in_month
df_1['is_month_end']= df_1.index.is_month_end
df_1['is_month_start']= df_1.index.is_month_start
df_1['is_quarter_start']= df_1.index.is_quarter_start
df_1['is_quarter_end']= df_1.index.is_quarter_end
df_1['month']= df_1.index.month
df_1['week']= df_1.index.week
df_1['weekofyear']= df_1.index.weekofyear  # same as week
df_1['year']= df_1.index.year
df_1['date']= df_1.index.date
df_1['time']= df_1.index.time

基于时间窗口的统计分析，可以分析时域分析和频域分析。频域分析主要用于高频时间序列（信号）的分析，比如声音也算是时间序列。我们先不做讲解，这里主要说一下时域分析。

时域分析很简单，当一个时间窗口确定后，意味着我们有一段有限长度的时间序列（有限的数据样本)，我们可以进行统计分析，比如求均值，方差，众数，中位数等等。

df_1['window_mean']= df_1['PJME_MW'].rolling(window=24,center=True).mean() # it will generate null
print(df_1.head(24))

这里采用rolling 函数进行”滚动窗口“，然后对每个滚动窗口内的所有样本进行求统计均值等操作。需要注意的是，采用滚动窗口的方式，会出现某些样本的窗口样本不足指定数量，从而结果为NaN，实践中需要进行缺失值处理。

PJME_MW   window_mean
Datetime
2002-01-01 01:00:00  30393.0           NaN
2002-01-01 02:00:00  29265.0           NaN
2002-01-01 03:00:00  28357.0           NaN
2002-01-01 04:00:00  27899.0           NaN
2002-01-01 05:00:00  28057.0           NaN
2002-01-01 06:00:00  28654.0           NaN
2002-01-01 07:00:00  29308.0           NaN
2002-01-01 08:00:00  29595.0           NaN
2002-01-01 09:00:00  29943.0           NaN
2002-01-01 10:00:00  30692.0           NaN
2002-01-01 11:00:00  31395.0           NaN
2002-01-01 12:00:00  31496.0           NaN
2002-01-01 13:00:00  31031.0  31017.500000
2002-01-01 14:00:00  30360.0  30922.833333
2002-01-01 15:00:00  29798.0  30846.666667
2002-01-01 16:00:00  29720.0  30802.666667
2002-01-01 17:00:00  31271.0  30787.416667
2002-01-01 18:00:00  35103.0  30801.916667
2002-01-01 19:00:00  35732.0  30889.166667
2002-01-01 20:00:00  35639.0  31114.875000
2002-01-01 21:00:00  35285.0  31436.458333
2002-01-01 22:00:00  34007.0  31743.916667
2002-01-01 23:00:00  31857.0  32008.208333
2002-01-02 00:00:00  29563.0  32231.666667

总结

本文涵盖了时间序列分析的基本处理操作，包括时间戳的处理，排序，去重，索引与切片等。对于时间序列，可以进行重采样来满足特定的分辨率需求，也可以以此查看基本的周期趋势。一元时间序列可以通过滚动窗口时域分析，时间列信息提取等方法进行特征工程，为最终的机器学习模型做好准备。

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