시계열 데이터 함수 정리

함수명	설명
pd.to_datetime	문자열 --> 날짜 변환
pd.date_range(start, end=None, periods=None, freq='D')	날짜 인덱스 생성
df.set_index('컬럼명', inplace=False)	일정 기간에 해당하는 날짜 인덱스를 생성할 때 사용	# 2023-01-01부터 10일간 날짜 생성 dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq='D')
df.resample(' 빈도 ')	리샘플링(기간변경/집계)
dt.year/ dt.month / dt.day	연도추출/ 월 추출 / 일 추출
dt.weekday / dt.dayofweek	요일 추출(월 = 0 ~ 일 = 6)
dt.hour / dt.minute/ dt.second	시 / 분 / 초 추출
df['value'].rolling(window=value).mean()	이동평균 : 지정한 윈도우(window) 크기만큼 이동하며 집계	3개씩 묶어 이동하며 평균값을 계산 df['ma3'] = df['value'].rolling(window=3).mean()
df['value'].expanding().mean()	누적통계량 : 처음부터 현재까지 누적 집계
df['value'].shift(1)	데이터를 지정한 만큼(칸) 이동(시차열 생성)	결과: 한 칸씩 아래로 이동, 맨 위는 NaN
df['value'].diff()	현재 값과 이전 값의 차이(변화량)	결과: (두번째-첫번째), (세번째-두번째), ... (첫번째는 NaN)