数据集(PJME_hourly.csv，PJMW_hourly.csv),可以在Kaggle官网下载。这里列出几个基本的任务。
任务：
- 读取数据，创建以时间列为索引的时间序列，截取2014年数据进行分析
- 时间序列数据清理：删除重复值，按时间排序
- 时间序列可视化：输出折线图、相关分析、时间序列重采样并绘图
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Created on Sat Dec 11 15:24:31 2021
@author: Zitong Hu
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import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
pjme_file = pd.read_csv('PJME_hourly.csv')
pjmw_file = pd.read_csv('PJMW_hourly.csv')
读取数据
TODO
df_1=pjme_file
df_2=pjmw_file
print('raw data:')
print(df_1.head())
print(df_2.head())
print('*'*40)
通过to_datetime 将时间列字符串转换为pandas的Timestamp格式，格式为：2014-11-02 02:00:00
TODO
df_1["Datetime"]=pd.to_datetime(df_1.Datetime)
df_2["Datetime"]=pd.to_datetime(df_2.Datetime)
对时间列进行统计
print(df_1.head())
print('df1:')
print(df_1['Datetime'].describe())
print('\ndf2:')
print(df_2['Datetime'].describe())
print('*'*40)
# TODO：将时间列作为行索引
df_1=df_1.set_index("Datetime")
df_2=df_2.set_index("Datetime")
# 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
# 时间序列数据清理：
# 1. 出现重复的时间戳及样本需要移除
# 2. 样本排序混乱
# 选取2014年的数据
df_1 = df_1.loc["2014"]
df_2 = df_2.loc["2014"]
#print(df_1.head())
#print(df_2.head())
# TODO：删除重复时间的条目，按时间升序排序
df_1=df_1.drop_duplicates()
df_1=df_1.sort_values(by='Datetime')
#print(df_1.head())
df_2=df_2.drop_duplicates()
df_2=df_2.sort_values(by='Datetime')
#print(df_2.head())
# 时间序列可视化
fig,ax = plt.subplots(2,1)
df_1['2014-12'].plot(ax=ax[0])
df_2['2014-12'].plot(ax=ax[1])
plt.show()
plt.figure()
# TODO：对多元的时间序列进行相关分析，用seaborn可视化（散点图）
df_3=pd.merge(df_1, df_2,on='Datetime')
sns.regplot(x='PJME_MW',y='PJMW_MW',data=df_3)
plt.show()
TODO：时间序列重采样，聚合操作为平均（mean）
day_df = df_1.resample('D').mean()
week_df = df_1.resample("w").mean()
month_df = df_1.resample("m").mean()
quarter_df = df_1.resample("Q").mean()
fig,ax = plt.subplots(4,1, figsize=(6,8))
day_df.plot(ax=ax[0])
week_df.plot(ax=ax[1])
month_df.plot(ax=ax[2])
quarter_df.plot(ax=ax[3])
plt.show()
Original: https://blog.csdn.net/qq_40837128/article/details/121924382
Author: 九九hzt
Title: Python_时间序列处理及可视化_美国能源消耗数据集分析
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