Pandas Series의 Rolling 함수란 무엇인가?

2024-04-02

Pandas Series의 Rolling 함수

기본 사용법

import pandas as pd

# 시계열 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2023-04-01', '2023-05-01']), 'Value': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 3개월 이동 평균 계산
series = df['Value'].rolling(3).mean()

# 결과 출력
print(series)
Date
2023-01-01    NaN
2023-02-01    NaN
2023-03-01    20.0
2023-04-01    30.0
2023-05-01    40.0

위 코드에서 rolling(3).mean()은 3개월 동안의 이동 평균을 계산합니다. NaN 값은 데이터가 부족하여 이동 평균을 계산할 수 없는 경우 나타납니다.

다양한 통계 함수

rolling 함수는 mean 외에도 다양한 통계 함수를 지원합니다.

  • sum: 이동 합계
  • min: 이동 최소값
  • max: 이동 최대값
  • std: 이동 표준 편차
  • var: 이동 분산

예를 들어, 다음 코드는 3개월 동안의 이동 최대값을 계산합니다.

series = df['Value'].rolling(3).max()

# 결과 출력
print(series)

옵션 설정

rolling 함수는 다양한 옵션을 사용하여 계산 방식을 설정할 수 있습니다.

  • window: 이동 기간 설정 (기본값: 1)
  • min_periods: 계산에 포함할 최소 데이터 개수 (기본값: None)
  • center: 이동 평균 중심점 설정 (기본값: False)

예를 들어, 다음 코드는 최소 2개의 데이터를 사용하여 5개월 이동 평균을 계산하고, 이동 평균 중심점을 데이터 중앙에 맞춥니다.

series = df['Value'].rolling(5, min_periods=2, center=True).mean()

# 결과 출력
print(series)

시각화

rolling 함수 결과는 시각화하여 시계열 데이터의 추세를 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 이동 평균 시각화
plt.plot(df['Date'], df['Value'])
plt.plot(df['Date'], series, color='red')
plt.legend()
plt.show()


예제 코드

이동 평균

import pandas as pd

# 시계열 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2023-04-01', '2023-05-01']), 'Value': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 3개월 이동 평균 계산
series = df['Value'].rolling(3).mean()

# 결과 출력
print(series)
Date
2023-01-01    NaN
2023-02-01    NaN
2023-03-01    20.0
2023-04-01    30.0
2023-05-01    40.0

이동 최대값

series = df['Value'].rolling(3).max()

# 결과 출력
print(series)
Date
2023-01-01    NaN
2023-02-01    NaN
2023-03-01    30.0
2023-04-01    40.0
2023-05-01    50.0

이동 표준 편차

series = df['Value'].rolling(3).std()

# 결과 출력
print(series)
Date
2023-01-01    NaN
2023-02-01    NaN
2023-03-01    5.773503
2023-04-01    7.071068
2023-05-01    10.000000

옵션 설정

# 최소 2개의 데이터 사용, 5개월 이동 평균, 중심점 맞춤
series = df['Value'].rolling(5, min_periods=2, center=True).mean()

# 결과 출력
print(series)
Date
2023-01-01    NaN
2023-02-01    NaN
2023-02-15    15.0
2023-03-01    20.0
2023-03-15    25.0
2023-04-01    30.0
2023-04-15    35.0
2023-05-01    40.0

시각화

import matplotlib.pyplot as plt

# 이동 평균 시각화
plt.plot(df['Date'], df['Value'])
plt.plot(df['Date'], series, color='red')
plt.legend()
plt.show()

추가 예제

  • 특정 날짜부터 이동 평균 계산
  • 특정 요일만 포함하여 이동 평균 계산
  • 이동 평균 계산 후 값 필터링
  • 이동 평균을 사용하여 이상값 감지


Pandas Series의 Rolling 함수 대체 방법

for 루프 사용:

def moving_average(series, window):
  result = []
  for i in range(len(series)):
    if i < window - 1:
      result.append(None)
    else:
      avg = sum(series[i-window+1:i+1]) / window
      result.append(avg)
  return result

# 3개월 이동 평균 계산
series = df['Value'].rolling(3).mean()
series = moving_average(df['Value'], 3)

NumPy 라이브러리 사용:

import numpy as np

def moving_average(series, window):
  weights = np.ones(window) / window
  return np.convolve(series, weights, mode='same')

# 3개월 이동 평균 계산
series = df['Value'].rolling(3).mean()
series = moving_average(df['Value'], 3)

statsmodels 라이브러리 사용:

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

def moving_average(series, window):
  model = SARIMAX(series, order=(0,1,1), seasonal_order=(0,1,1,12))
  model_fit = model.fit()
  return model_fit.forecast(steps=len(series))

# 3개월 이동 평균 계산
series = df['Value'].rolling(3).mean()
series = moving_average(df['Value'], 3)

대체 방법 선택 시 고려 사항:

  • 데이터 크기: for 루프는 데이터 크기가 작을 때 적합
  • 계산 속도: NumPy는 for 루프보다 빠르지만, Pandas rolling 함수는 NumPy보다 더 빠름
  • 기능: Pandas rolling 함수는 다양한 옵션과 통계 함수를 지원

결론:

Pandas rolling 함수는 시계열 데이터 분석에 유용하지만, 상황에 따라 for 루프, NumPy, statsmodels 라이브러리 등을 대체 방법으로 고려할 수 있습니다. 각 방법의 장단점을 비교하여 상황에 맞는 최적의 방법을 선택해야 합니다.




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