timeseries en pandas

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

les types de base¶

la version Python¶

# pas très PEP8 la librairie datetime...
from datetime import datetime

# dans le module datetime se trouve la classe datetime
# help(datetime)

la version numpy¶

la version pandas¶

exercices: le cours de l’action amazon¶

vous avez peut-être remarqué que read_csv propose des (tas d’) options pour la gestion des instants (notamment le paramètre parse_dates)

dans un premier temps, nous allons rester loin de ce genre de features,
et dans cet exercice nous allons procéder en deux temps, en combinant pd.read_csv et pd.to_datetime

# pd.read_csv?

# pd.to_datetime?

exercice 1: read_csv¶

1. 1. lire le fichier de données data/Amazon.csv avec read_csv()
      attention, le fichier contient 3 premières lignes de commentaires qu’il convient d’ignorer complètement
   2. affichez les types des colonnes
      que penser du type de la colonne Date ?

# à vous

exercice 2: pd.to_datetime()¶

2. 1. traduisez la colonne Date dans le type adéquat
   2. affichez le nouveau type de la colonne
   3. ça peut être intéressant de regarder à la fois dtypes sur la dataframe et dtype sur la série (voir la note ci-dessous)
   4. en option (pour les avancés): sauriez-vous passer à to_datetime le paramètre format qui va bien ? sachant que c’est une pratique très recommandée pour éviter les embrouilles

# à vous

exercice 3: NaT¶

3. 1. comparez l’affichage de la première ligne avec celui d’avant la conversion
      que remarquez-vous ?
   2. supprimer les lignes pour lesquelles le champ Date est inconnu

pour vérifier vos résultats: le nombre de lignes doit passer de 5852 à 5828

# à vous

exercice 4: l’accessor .dt¶

comme on l’a déjà vu avec .str et .cat
il existe un accesseur .dt pour appliquer sur une série de type Timestamp des attributs qui lui sont spécifiques

4. 1. en utilisant cet accesseur, ajoutez à la dataframe une colonne qui contient uniquement l’année des dates
   2. pour les avancés: en utilisant cet accesseur, ajoutez à la dataframe une colonne qui contient le jour de la semaine
      où lundi vaut 0, mardi 1, ...

beaucoup d’attributs disponibles

bizarrement on ne trouve pas facilement la liste des attributs disponibles, voici un screenshot qui en montre une (toute petite) partie

# à vous

exercice 5: indexons par les dates¶

5. mettez la colonne Date comme index
   et triez la dataframe selon cet index (ça semble être déjà le cas, mais en est-on bien sûr ?)

pour les avancés, question subsidiaire:
le fait de trier les dates va-t-il changer quelque chose à l’affichage des points e.g (Date, valeur de l’action) ?
va-t-il changer quelque chose lorsqu’on va vouloir sélectionner des plages de temps à base de slicing (.loc) ?

# à vous

exercice 6: plotting¶

6. 1. plottez la valeur de l’action au cours du temps
   • sur un même diagramme, les deux cours High et Low
   • ensuite sur deux diagrammes séparés

indice on pourrait bien sûr utiliser plt.plot()
mais ici on vous invite à utiliser directement la méthode plot sur une DataFrame, vous verrez que c’est beaucoup plus simple !

# ceci nécessite un pip install ipympl
# décommentez pour essayer la visu interactive

%matplotlib ipympl

# pour changer la taille des figures par défaut

plt.rcParams["figure.figsize"] = (7, 2)

cols = ['High', 'Low']

# à vous

slicing avec des dates¶

# on recharge pour être sûr

df = pd.read_csv('data/Amazon.csv', skiprows=3)
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
df.dropna(subset=['Date'], inplace=True)
df.set_index('Date', inplace=True)
df.head(2)

# et ça va jusque

df.tail(2)

# première commodité: on peut utiliser des chaines
# pas besoin de mettre des objet Timestamp dans le slice

# les entrées entre le 1er avril 2020 et le 30 juin 2020
# rappel: comme on utilise .loc c'est inclus

# on coupe aux 3 premiers pour ne pas envahir l'écran
df.loc['2020-04-01' : '2020-06-30'].head(3)

# mais en fait c'est encore plus simple d'écrire ce qui suit
# qui signifie, de avril à juin, toujours inclusivement

df.loc['2020-04' : '2020-06'].tail(3)

# toutes les données de l'année 2019

df.loc['2019'].head(3)

# à vous
# filtrer à partir du 1er janvier 2019 jusqu'à la fin des données

aggrégations: resample() et rolling()¶

resample()¶

exemple 1: le supermarché¶

dans un supermarché, on vous donne une table avec une ligne par passage à la caisse (rien de régulier, donc)
on veut calculer le chiffre d’affaires par tranche horaire

un simple resample sur 1 heure, en agrégant avec la somme, fournit le résultat

exemple 2: ré-échantillonner un signal sonore¶

vous avez un signal échantillonné à 44.100 kHz et vous voulez le ré-échantillonner (littéralement: resample) à une fréquence 4 fois plus basse.

il suffit de faire un resample avec une durée de corbeille égale à exactement 4 x la période de la fréquence originale, et agréger avec la moyenne

même type d’usages: to_period()¶

avec resample() on peut donc grouper les données par période
signalons un autre outil qui peut aider à faire cela aussi en pandas, il s’agit de to_period() qui convertit un Timestamp en Period (un intervalle de temps), ce qui permet de faire ensuite un groupby() sur ces périodes.

voici un exemple simple pour illustrer cela;

# une table contenant des données éparpillées sur l'année 2024

ticks = pd.read_csv('data/ticks.csv')
ticks['time'] = pd.to_datetime(ticks.time)
ticks.head(4)

avec to_period(), on peut facilement ajouter une colonne qui va contenir, disons par exemple le mois calendaire correspondant

ticks['month'] = ticks.time.dt.to_period('M')
ticks.head(4)

ce qu’il faut remarquer c’est que les nouveaux champs sont donc de type Period, qui contient un début et une fin (et pas simplement un instant comme un Datetime)

ticks.dtypes

rolling()¶

exemple 1: visualiser l’évolution sur une année¶

vous voulez visualiser l’évolution d’une grandeur “d’une année sur l’autre”

on va faire un rolling avec une période d’un an
si on appelle $f$ la fonction de départ, et $F$ le rolling sur un an
(avec la somme comme agrégation pour simplifier les équations), on va avoir

calculons le rolling pour deux jours consécutifs; avec la convention qu’on fait une rolling sur le passé (le défaut, donc) on a

et donc la différence pour F entre deux jours consécutifs vaut

ce qui signifie que
la dérivée de $F$ (la différence d’un jour à l’autre), c’est l’évolution de $f$ mais d’une année sur l’autre

exemple 2: effet lissant¶

pour bien voir l’effet ‘lissant’ de la fenêtre glissante, prenons des données synthétiques:

import numpy as np

# c'est l'occasion de voir comment créer des timeseries par programme
# ici 100 jours consécutifs

date_index = pd.date_range('2018-01-01', periods=100)

# un battement
X = np.arange(100)
s = pd.Series(10*np.cos(X/10) + 2*np.cos(X), index=date_index)

plt.figure()
s.plot();

voici l’effet du rolling avec des fenêtres de 1 semaine et 4 semaines

rolling_7 = s.rolling(window=pd.Timedelta(7, 'D'), center=True).mean()
rolling_28 = s.rolling(window=pd.Timedelta(28, 'D'), center=True).mean()

ici on a choisi d’attacher le résultat (de la moyenne de la corbeille) au centre de la corbeille

# pour afficher les 3 courbes à la fois

pd.DataFrame({
    'original': s,
    'roll 7D': rolling_7,
    'roll 28D': rolling_28,
}).plot();

les bornes¶

juste pour bien illustrer le comportement aux bornes, voici

• le nombre de points dans la rolling: autant de corbeilles que de points (on le voit déjà ci-dessus)

• et le nombre de points par corbeille: constant, sauf aux extrémités

# exactement autant de corbeilles que de points

len(s), len(rolling_7)

# le nombre de points par corbeille

count_28 = s.rolling(window=pd.Timedelta(28, 'D'),
                     center=True).count()
pd.DataFrame({'points-per-bin-28': count_28}).plot();

exercices / digression¶

la notion de fenêtre glissante - i.e. rolling() - fait du sens pour n’importe quelle donnée, même non-temporelle

reproduisez le dessin ci-dessus, mais

• en ne gardant que le rolling sur 4 semaines
• en indiquant une fenêtre en nombre de points

que constatez-vous aux extrémités ?

exercice 7: resample et rolling¶

7. calculez df2 qui se concentre sur la valeur de High sur la période de Juillet 2018 à fin 2019
   plottez-la
   rangez dans la variable L le nombre de lignes

# à vous

exercice 8: resample+plotting¶

8. appliquez à cette série un resample() avec la moyenne des données sur une période d’une semaine
   plottez le résultat
   combien d’entrées on devrait y trouver (en fonction de L) si on compare les fréquences des deux séries ?
   pourquoi ça ne tombe pas exactement juste ?
   est-ce qu’on pourrait estimer ça autrement ?

# à vous

exercice 9: rolling+plotting¶

9. appliquez à cette série un rolling() avec une fenêtre de 1 an
   plottez le résultat
   combien d’entrées on devrait y trouver (en fonction de L) ?

# à vous

Annexe 1 - les échelles de précision¶

un objet datetime64 est créé avec un paramètre unit, qui permet de choisir la précision des calculs; et l’intervalle des dates possibles varie bien entendu avec cette précision :

Annexe 2 - le type de base Python datetime¶

# pour rester cohérent dans le nommage des classes
# je préfère les importer avec un nom conforme à la PEP008
from datetime import (
    datetime as DateTime,
    timedelta as TimeDelta)

# pour modéliser un instant

t1 = DateTime.fromisoformat('2021-12-31T22:30:00')
t1

# et une durée

d1 = TimeDelta(hours=4)
d1

un peu d’arithmétique¶

# on peut faire de l'arithmétique
# avec ces deux types

# 4 heures après t1
t2 = t1 + d1
t2

# ajouter, soustraire, multiplier, diviser ...

# 8 haures avant ça, i.e. 4 heures avant d1
t2 - 2 * d1

# combien de fois 10 minutes dans 4 heures

d1 // TimeDelta(minutes=10)

décomposer¶

pour accéder aux différents éléments d’une date (année, mois, ..), c’est facile

t1.year, t1.hour

d1.days, d1.seconds

à titre plus anecdotique, on peut aussi appliquer directement un format à un instant dans une f-string

# %H c'est pour extraire l'heure
# il y a toute une série de codes de format...
f"{t1:%H==%M}"

par contre ces formats sont très utiles lorsqu’on va vouloir traduire nos fichiers d’entrée en date/heure

pour une liste complète des formats, voir https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-format-codes