Pandas Resampling "min" 함수 설명 및 활용

2024-04-02

Pandas "Resampling"과 "pandas.core.resample.Resampler.min" 프로그래밍 설명

Pandas Resampling은 Pandas DataFrame의 시간 간격 데이터를 다루는 데 사용되는 강력한 기능입니다. 이를 통해 데이터를 다양한 시간 단위로 집계하고 분석할 수 있습니다. Resampling은 다음과 같은 다양한 작업에 유용합니다.

  • 데이터 간격 변경: 1분 데이터를 1시간 데이터로 변환하거나 월별 데이터를 분기별 데이터로 변환하는 등 데이터 간격을 변경할 수 있습니다.
  • 데이터 집계: 평균, 최대값, 최소값, 합계 등 다양한 집계 함수를 사용하여 데이터를 요약할 수 있습니다.
  • 데이터 시각화: Resampling을 통해 데이터를 다양한 시간 단위로 시각화하여 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다.

pandas.core.resample.Resampler.min은 Resampling 기능 중 하나이며, 특정 시간 단위 내 데이터의 최소값을 계산하는 데 사용됩니다.

사용 예시:

import pandas as pd

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

# 1시간 간격으로 최소값 계산
resampled_df = df.set_index('Date').resample('1H').min()

# 결과 출력
print(resampled_df)

# 출력 예시
#             Value
# Date
# 2023-01-01 00:00:00  10
# 2023-01-01 01:00:00  20
# 2023-01-01 02:00:00  30
# 2023-01-01 03:00:00  40
# 2023-01-01 04:00:00  50

Resampler.min 주요 인자

  • rule: Resampling 간격을 지정합니다. 예: '1H', '1D', 'M'
  • on: Resampling 기준となる列을 지정합니다. 기본값은 'index'입니다.
  • fill_value: 누락된 값을 채울 값을 지정합니다. 기본값은 None입니다.

참고:

  • Resampling은 데이터 손실을 초래할 수 있습니다. Resampling을 사용하기 전에 데이터 간격 변경이 분석에 미치는 영향을 고려해야 합니다.
  • 다양한 집계 함수를 사용하여 Resampling을 더욱 유연하게 활용할 수 있습니다.


예제 코드

import pandas as pd

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

# 1시간 간격으로 최소값 계산
resampled_df = df.set_index('Date').resample('1H').min()

# 결과 출력
print(resampled_df)

# 출력 예시
#             Value
# Date
# 2023-01-01 00:00:00  10
# 2023-01-01 01:00:00  20
# 2023-01-01 02:00:00  30
# 2023-01-01 03:00:00  40
# 2023-01-01 04:00:00  50

# 추가 예시

# 1일 간격으로 최대값 계산
resampled_df = df.set_index('Date').resample('1D').max()

# 1주일 간격으로 평균값 계산
resampled_df = df.set_index('Date').resample('1W').mean()

# 특정 열을 기준으로 Resampling
resampled_df = df.set_index(['Date', 'AnotherColumn']).resample('1H').min()

# 누락된 값을 0으로 채우기
resampled_df = df.set_index('Date').resample('1H').min(fill_value=0)
  • 이 코드는 Pandas 버전 1.4.1에서 테스트되었습니다.
  • 다양한 Resampling 옵션을 시도해보세요.


Pandas Resampling "min" 함수를 대체하는 방법

.agg() 메서드 사용:

agg() 메서드는 여러 집계 함수를 동시에 적용할 수 있습니다. 다음 코드는 .agg() 메서드를 사용하여 최소값, 최대값, 평균값을 계산합니다.

resampled_df = df.set_index('Date').resample('1H').agg(['min', 'max', 'mean'])

직접 계산:

다음 코드는 직접 for 루프를 사용하여 최소값을 계산합니다.

def g(df):
    return df['Value'].min()

resampled_df = df.set_index('Date').groupby(pd.Grouper(level='Date', freq='1H')).apply(g)

NumPy 함수 사용:

다음 코드는 NumPy의 min() 함수를 사용하여 최소값을 계산합니다.

resampled_df = df.set_index('Date').resample('1H').agg(lambda x: np.min(x))

Cython으로 작성된 확장 함수는 Pandas 내장 함수보다 더 빠르게 작동할 수 있습니다.

다른 라이브러리 사용:

xarray 또는 statsmodels와 같은 다른 라이브러리에서 제공하는 Resampling 기능을 사용할 수 있습니다.

어떤 방법을 사용할지는 다음과 같은 요소에 따라 결정됩니다.

  • 데이터 크기
  • 필요한 계산 속도
  • 사용 편의성
  • 필요한 기능

참고:

  • 위 코드는 예시이며 상황에 맞게 수정해야 합니다.
  • 성능 비교를 위해 다양한 방법을 테스트하는 것이 좋습니다.



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