27、时间序列分析与数据可视化：Python 实战指南

时间序列分析与数据可视化：Python 实战指南

时间序列分析

在时间序列分析中，有多种方法可以处理数据。一种方法是使用 cut 函数，根据员工入职年份创建等宽区间并分组。

cuts = pd.cut(employee.index.year, bins=5, precision=0)
cuts.categories.values

通过上述代码，我们可以得到员工入职年份的分组区间。

另外， merge_asof 函数可以帮助我们解决一些时间相关的问题，例如找出犯罪率比当前低 20% 的最后时间。以下是具体操作步骤：
1. 读取并处理数据 ：

crime_sort = pd.read_hdf('data/crime.h5', 'crime') \
               .set_index('REPORTED_DATE') \
               .sort_index()

2. 找到最后完整月份的数据 ：

crime_sort.index.max()

由于 2017 年 9 月的数据不完整，我们将其从数据集中删除：

crime_sort = crime_sort[:'2017-8']
crime_sort.index.max()

3. 统计每月犯罪和交通事故数量 ：

all_data = crime_sort.groupby([pd.Grouper(freq='M'),
                               'OFFENSE_CATEGORY_ID']).size()
all_data.head()

4. 重置索引 ：

all_data = all_data.sort_values().reset_index(name='Total')
all_data.head()

5. 获取当前月份的犯罪计数并设置目标 ：

goal = all_data[all_data['REPORTED_DATE'] == '2017-8-31'] \
               .reset_index(drop=True)
goal['Total_Goal'] = goal['Total'].mul(.8).astype(int)
goal.head()

6. 使用 merge_asof 函数查找满足条件的最后时间 ：

pd.merge_asof(goal, all_data, left_on='Total_Goal',
              right_on='Total', by='OFFENSE_CATEGORY_ID',
              suffixes=('_Current', '_Last'))

除了上述方法，还可以使用 Period 类型来处理时间序列数据。 Period 类型可以表示精确的时间段，例如 2012 - 05 表示 2012 年 5 月整月。

ad_period = crime_sort.groupby([lambda x: x.to_period('M'),
                                'OFFENSE_CATEGORY_ID']).size()
ad_period = ad_period.sort_values() \
                     .reset_index(name='Total') \
                     .rename(columns={'level_0':'REPORTED_DATE'})
ad_period.head()

通过验证可以发现，使用 Period 类型处理后的数据与之前的 all_data 在部分列上是等价的。后续步骤可以使用类似的代码进行操作。

数据可视化

数据可视化在探索性数据分析、演示和应用中都起着关键作用。Python 中有多个可视化库，如 matplotlib 、 pandas 和 seaborn 。

matplotlib 是 Python 中主要的数据可视化库，它始于 21 世纪初，旨在模仿 Matlab 的绘图功能。它功能强大，但对于初学者来说不太友好。 pandas 和 seaborn 都依赖于 matplotlib 进行实际绘图。 pandas 使数据可视化变得简单，通常只需调用一次 plot 方法即可绘制所需图形。 seaborn 可以轻松创建漂亮的图形，并支持创建许多 matplotlib 和 pandas 直接无法提供的新类型图形。

下面是 matplotlib 的一些基础操作，以对象导向的方式为例：
1. 导入 pyplot 模块 ：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建 Figure 和 Axes 对象 ：

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1)

3. 验证对象类型 ：

type(fig)
type(ax)

4. 调整 Figure 大小 ：

fig.get_size_inches()
fig.set_size_inches(14, 4)

5. 查看 Figure 的 Axes 对象 ：

fig.axes
fig.axes[0] is ax

6. 设置 Figure 和 Axes 的背景颜色 ：

fig.set_facecolor('.9')
ax.set_facecolor('.7')

7. 查看 Axes 的子对象 ：

ax_children = ax.get_children()
ax_children

8. 调整 spines 和 axis 的属性 ：

spines = ax.spines
spine_left = spines['left']
spine_left.set_position(('outward', -100))
spine_left.set_linewidth(5)
spine_bottom = spines['bottom']
spine_bottom.set_visible(False)

ax.xaxis.grid(True, which='major', linewidth=2,
              color='black', linestyle='--')
ax.xaxis.set_ticks([.2, .4, .55, .93])
ax.xaxis.set_label_text('X Axis', family='Verdana',
fontsize=15)
ax.set_ylabel('Y Axis', family='Calibri', fontsize=20)
ax.set_yticks([.1, .9])
ax.set_yticklabels(['point 1', 'point 9'], rotation=45)

以下是操作步骤的流程图：

graph TD;
    A[读取数据] --> B[处理数据];
    B --> C[统计数量];
    C --> D[重置索引];
    D --> E[设置目标];
    E --> F[使用merge_asof查找结果];
    G[导入pyplot] --> H[创建Figure和Axes];
    H --> I[验证对象类型];
    I --> J[调整Figure大小];
    J --> K[查看Axes对象];
    K --> L[设置背景颜色];
    L --> M[查看子对象];
    M --> N[调整spines和axis属性];

通过上述操作，我们可以更好地处理时间序列数据并进行数据可视化。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法和库。

时间序列分析与数据可视化：Python 实战指南

时间序列分析与可视化的深入理解

在时间序列分析中，我们之前介绍了通过 cut 函数对员工入职年份分组以及使用 merge_asof 函数查找犯罪率降低情况的方法。这里我们进一步探讨其原理和应用场景。

cut 函数的使用，本质上是对连续的数值数据进行离散化处理。在员工入职年份的例子中，我们将年份划分为 5 个等宽区间，这样可以更清晰地观察不同时间段入职员工的相关数据特征。这种分组方式在分析具有时间顺序的数据时非常有用，例如分析不同时间段内的销售数据、用户注册数据等。

而 merge_asof 函数则在处理时间序列中的比较问题时发挥了重要作用。它可以帮助我们找到满足特定条件的最后时间点，如犯罪率比当前低 20% 的时间。这在金融分析中可以用于查找股票价格低于某个阈值的最后时间，在气象分析中可以用于查找气温低于某个值的最后日期等。

对于使用 Period 类型处理时间序列数据，它提供了一种更精确表示时间段的方式。与直接使用日期分组相比， Period 类型可以更方便地处理特定时间段的数据，如每月、每季度等。以下是一个简单的对比表格：
| 处理方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| — | — | — | — |
| 日期分组（ Grouper ） | 简单直接，易于理解 | 对于复杂时间段处理不够灵活 | 常规的按日期统计数据 |
| Period 类型 | 精确表示时间段，处理灵活 | 需要一定的学习成本 | 对时间段有精确要求的分析 |

数据可视化的进一步探讨

在数据可视化方面，我们已经了解了 matplotlib 的基础操作。下面我们来详细分析 pandas 和 seaborn 的特点和应用。

pandas 的可视化功能基于 matplotlib ，它简化了绘图过程。例如，对于一个包含多个列的 DataFrame ，我们可以直接使用 plot 方法绘制折线图、柱状图等。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
data.plot()

上述代码中，我们创建了一个包含 100 行 4 列的随机数据 DataFrame ，然后直接调用 plot 方法绘制折线图。 pandas 会自动处理数据的索引和列名，使得绘图变得非常简单。

seaborn 则更侧重于创建美观且具有统计意义的图形。它支持多种类型的图形，如箱线图、散点图矩阵等。以下是一个使用 seaborn 绘制箱线图的示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()

在这个示例中，我们使用 seaborn 加载了一个经典的数据集 tips ，然后绘制了按天分组的总账单的箱线图。 seaborn 会自动根据数据的特征进行颜色和样式的设置，使得图形更加美观和易于解读。

另外， seaborn 和 pandas 在数据格式上有不同的要求。 seaborn 更适合处理长格式（tidy）的数据，而 pandas 更适合处理宽格式（aggregated）的数据。以下是一个简单的对比列表：
- seaborn ：
- 数据格式：长格式，每列代表一个变量，每行代表一个观测值。
- 优点：易于创建复杂的统计图形，支持多种类型的图形。
- 适用场景：探索性数据分析、统计报告。
- pandas ：
- 数据格式：宽格式，每列代表一个变量，每行代表一个样本。
- 优点：简单易用，适合快速绘制基本图形。
- 适用场景：日常数据查看、简单可视化。

总结与展望

通过对时间序列分析和数据可视化的学习，我们掌握了多种处理和展示数据的方法。在时间序列分析中，我们学会了使用 cut 函数进行数据分组、 merge_asof 函数进行时间比较以及 Period 类型处理时间段。在数据可视化方面，我们了解了 matplotlib 的基础操作，以及 pandas 和 seaborn 的特点和应用。

在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的方法和工具。对于时间序列分析，要根据数据的特点和分析目的选择合适的处理方式；对于数据可视化，要根据数据格式和展示需求选择合适的库。

未来，随着数据量的不断增加和数据分析需求的不断提高，时间序列分析和数据可视化的技术也将不断发展。我们可以期待更多高效、易用的工具和方法出现，帮助我们更好地理解和利用数据。同时，结合机器学习和深度学习技术，时间序列分析和数据可视化也将在更多领域发挥重要作用。

以下是一个总结的流程图，展示了整个时间序列分析和数据可视化的流程：

graph LR;
    A[时间序列数据] --> B[数据处理（cut、merge_asof、Period）];
    B --> C[数据分析（统计、比较等）];
    C --> D[数据可视化（matplotlib、pandas、seaborn）];
    E[其他数据] --> D;
    D --> F[结果展示与应用];

通过这个流程图，我们可以清晰地看到从数据到结果展示的整个过程。在实际应用中，我们可以根据具体情况对每个步骤进行调整和优化，以达到更好的分析和展示效果。