Pandas - 날짜 단위로 그룹화하기 resample()

 

시카고의 범죄 발생 시각을 기록한 데이터가 있다.

이 데이터로 prophet 라이브러리를 사용해 미래에 범죄가 얼마나 발생할지 예측하려 한다.

 

 

prophet 참고: https://donghyeok90.tistory.com/190

Prophet 라이브러리를 사용한 Time Series(시계열) 데이터 예측

 

groupby 함수를 이용해서는 날짜데이터를 년단위, 월단위, 일단위 등으로 그룹화 할 수 없다.

날짜 단위로 그룹화하기 위해 pandas.DataFrame.resample 메소드를 사용해보자.

 

 

1. pandas.DataFrame.resample()

 

Datetime Index를 원하는 주기로 나누어주는 메소드. 이러한 방식을 리샘플링이라고 한다.

 

df.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None,

                    on=None, level=None, origin='start_day', offset=None)

• rule : 리샘플링 할 기준. 단위로는 Y, M, D, H, T(min), S ... 등을 조합하여 사용할 수 있다.
• on : 인덱스가 아닌 열 기준으로 리샘플링을 시도할 경우, 해당 열의 이름을 지정하는 인수.
• 다른 파라미터 사용법 참고: https://wikidocs.net/158101

rule에 사용할 수 있는 값들

 

2. prophet을 사용할 수 있게 데이터 가공

# 년도별 범죄횟수

# 년도별로 그룹화하고 각 그룹의 갯수를 구한다.
df_year = chicago_df.resample('Y', on='Date').size()
# 리샘플링한 Date가 인덱스로 가기 때문에 reset_index 해준다.
df_year = df_year.reset_index()
# prophet 사용법에 맞게 컬럼명 변경
df_year.columns = ['ds', 'y']

 

# 월별 범죄횟수
df_month = chicago_df.resample('M', on='Date').size()
df_month = df_month.reset_index()
df_month.columns = ['ds', 'y']

 

# 일별 범죄횟수
df_day = chicago_df.resample('D', on='Date').size()
df_day = df_day.reset_index()
df_day.columns = ['ds', 'y']