今日锦囊 特征锦囊：时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路 时间序列模型在我们日常工作中应用的场景还是会很多的，比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等，这也是我们必须要掌握时序建模的原因...如下表中的销量字段； 2）时间戳：标记本条记录发生时间的字段，如下表中的统计日期字段。...而我们今天关注的是时间戳和时序值的特征衍生。 02 时间戳的衍生思路 虽然时间戳就只有1个字段，但里面其实包含的信息量还是很多的，一般来说我们可以从下面几个角度来拆解，衍生出一系列的变量。...2）0-1特征 一般是与真实场景结合来用，比如说工作日、周末、公众假日（春节、端午节、中秋节等）、X初、X中、X末（X代表年、季度、月、周）、特殊节日（如运营暂停、服务暂停）、日常习惯叫法（如清晨、上午...、中午、下午、傍晚、夜晚、深夜、凌晨），从而可以衍生出： 是否工作日 是否春节 是否月初 是否服务期外 是否凌晨 等等等等 3）时间差特征 一般也是与真实场景结合来用，比如说工作日、周末等等，比如： 距离春节还有
该数据集是完全合成的，但包含您在现实世界数据中看到的许多影响，例如周末和假期影响、季节性等。 文件 train.csv - 训练集，其中包括每个日期-国家/地区-商店-商品组合的销售数据。...对于回归问题，MAPE 提供了一个直观的百分比误差度量，通常用于评估模型在实际应用中的性能。...(1=周末, 0=工作日) # 创建特征：日期周数与月份相关 df['month_day_of_week'] = (df['day_of_week'] + 1) % 7 # 可以加...周期性特征（正弦和余弦转换）：将月和日转换为正弦和余弦值，帮助模型识别日期的周期性规律。 季度、闰年、每月天数、是否周末：提供更细粒度的信息，帮助模型理解季节变化、闰年影响以及工作日和周末的区别。...日期周数与月份的相关特征：通过对星期几进行变换，帮助模型理解每个月的工作日与周末的差异。 最后，删除原始的 date 列，因为这些新特征已经包含了日期信息，避免冗余。
日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...现在让我们看几个使用这些函数的例子 1、查找特定日期的某一天的名称 import pandas as pd day = pd.Timestamp(‘2021/1/5’) day.day_name()...在第二个代码中，使用“offsets.BDay()”函数来显示下一个工作日。换句话说，这意味着在星期五之后，下一个工作日是星期一。...在创建dataframe并将其映射到随机数后，对列表进行切片。 最后总结，本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。...建议参考本文中的内容并尝试pandas中的其他日期函数进行更深入的学习，因为这些函数在我们实际工作中非常的重要。 作者：Amit Chauhan
在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...resample()只在DataFrame的索引为日期或时间类型时才对数据进行重新采样。...，我们首先将' date '列转换为日期类型，然后将其设置为DataFrame的索引。...具体freq的取值如下： 'D': 每天 'B': 每个工作日（排除周末） 'W': 每周 'M': 每月最后一天 'MS': 每月第一天...在Pandas中，使用dt访问器从DataFrame中的date和time对象中提取属性，然后使用groupby方法将数据分组为间隔。
1 问题 计算两个日期之间有几个工作日（除周末）、有几天（不除周末）。 2 方法 用python里pandas的函数实现。...start_day: 开始日期20220101 end_day：结束日期 freq：频率，bdate_range函数不带该参数时默认是'b'，即工作日。...计算工作日时，这个freq固定为B或b或者不带这个参数可以 代码清单 1 def weekday_1(): import pandas as pd e = pd.bdate_range('20220319...d'就是日期的意思，如果不带参数计算出来就是所有的天数，所有如果要用date_range计算工作日，必须要带freq='b'的参数，其他开始日期和结束日期的格式跟bdate_range一样。...可以用于计算一段时间（不算周末）的工作日。
/prophet/ prophet 中文意思是“先知” prophet 的输入一般具有两列：ds和y ds(datestamp) 列应为 Pandas 可以识别的日期格式，日期应为YYYY-MM-DD，...traffic_volume df.info() ''' pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex: 48204 entries, 2012...因为是逐小时统计的数据，只选两年的量就已经够多了 从日期中拆分特征 虽然 prophet 不需要我们手工提取特征，但我们还是可以自己试试 def create_features(df, label=None...首先颜色是按照小时取，所以每种颜色代表一个时辰 后三幅图的竖条上的颜色分布代表不同时间段的流量分布 有意义的信息主要来自散点的分布范围，可以看出： 每日的车流量呈现 M 型，意味着上下班高峰 一周中周末车要少些...一个月中有几天的下限要低于其它日子，这应该是周末 一年中有7月和9月的下限要低于其它月份，这应该和天气或者节假日有什么关联 使用 prophet 训练和预测 from fbprophet import
日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...1、查找特定日期的某一天的名称 import pandas as pd day = pd.Timestamp('2021/1/5') day.day_name() 'Tuesday' 上面的程序是显示特定日期的名称...在第二个代码中，使用"offsets.BDay()"函数来显示下一个工作日。换句话说，这意味着在星期五之后，下一个工作日是星期一。...在创建dataframe并将其映射到随机数后，对列表进行切片。 最后总结，本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。...建议参考本文中的内容并尝试pandas中的其他日期函数进行更深入的学习，因为这些函数在我们实际工作中非常的重要。
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。...Pandas 中的日期和时间：兼得所长 Pandas 在刚才介绍的那些工具的基础上构建了Timestamp对象，既包含了datetime和dateutil的简单易用，又吸收了numpy.datetime64...将这些Timestamp对象组合起来之后，Pandas 就能构建一个DatetimeIndex，能在Series或DataFrame当中对数据进行索引查找；我们下面会看到很多有关的例子。...因为 Pandas 是在金融背景基础上发展而来的，因此它具有一些特别的金融数据相关工具。...上面的子图表是默认的：非工作日的数据点被填充为 NA 值，因此在图中没有显示。下面的子图表展示了两种不同填充方法的差别：前向填充和后向填充。 时间移动 另一个普遍的时间序列相关操作是移动时间。
案例概述 1.1项目背景 公共交通工具的“最后一公里”是城市居民出行采用公共交通出行的主要障碍，也是建设绿色城市、低碳城市过程中面临的主要挑战。...3.用户喜欢在一天中的那个时间段使用共享单车 4.用户喜欢在什么气温下使用共享单车 5.非注册用户和注册用户对于使用共享单车次数的差别 6.用户在工作日使用共享单车还是在工作日使用共享单车的次数多...#2017-05-10是星期三 #对比7天内每天的用户总量，分析工作日与周末的使用量是否存在差异 df_used_by_date=df_shared_bakes_data_used a=df_used_by_date...，中午12点有一个小峰值,说明工作日的单车使用时间符合通勤高峰时间规律，工作日的使用场景以通勤为主，还伴有部分午餐时间的使用 周末在8点至21点区间内使用量平缓分布，中午11至12点、晚5点至7点各有一个小高峰...次以下，50%的用户使用次数为4次及以下 周末期间用户使用单车的次数普遍分布在3次及以下 工作日期间用户使用共享单车的次数普遍分布在5次及以下，使用3次及以下的用户占比近一半 工作日期间的用户使用频次有较大提升空间
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。...在本节中，我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。这个简短的章节绝不是 Python 或 Pandas 中可用的时间序列工具的完整指南，而是用户应如何处理时间序列的广泛概述。...我们将首先简要讨论 Python 中处理日期和时间的工具，然后再更具体地讨论 Pandas 提供的工具。在列出了一些更深入的资源之后，我们将回顾一些在 Pandas 中处理时间序列数据的简短示例。...更多信息可以在 NumPy 的datetime64文档中找到。 Pandas 中的日期和时间：两全其美 例如，我们可以使用 Pandas 工具重复上面的演示。...考虑到这一点，让我们执行复合的GroupBy，看一下工作日和周末的每小时趋势。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说明 支持向量机是机器学习的一种形式...['wspdm'] * 0.62 elec.head() fig = plt.figure(figsize=[14,8]) elecweather['USAGE'].plot 我想将典型的工作日与周末...所以现在所有的正常工作日都是0，所有的假期、周末和在家工作的日子都是1。...---- 【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中 01 02 03 04 分类变量：平日与周末/假期/在家工作日 ## 将周末和节假日设置为1，否则为0 elecwea['Day...# 使用SVR模型来计算预测的下一小时使用量 SVRpredict(X_test_scaled) # 把它放在Pandas数据框架中，以便于使用 DataFrame(predict_y) 绘制测试期间的实际和预测电力需求的时间序列
时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。...时间点的创建 （a）to_datetime方法 Pandas在时间点建立的输入格式规定上给了很大的自由度，下面的语句都能正确建立同一时间点 pd.to_datetime('2020.1.1') pd.to_datetime...type(pd.to_datetime(['2020/1/1','2020/1/2'])) pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex 对于DataFrame...bdate_range是一个类似与date_range的方法，特点在于可以在自带的工作日间隔设置上，再选择weekmask参数和holidays参数 它的freq中有一个特殊的'C'/'CBM'/'CBMS...（c）将(c)中的“向前5天”改为“向前非周末5天”，请再次计算结果 ?
作者：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学 时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。...时间点的创建 （a）to_datetime方法 Pandas在时间点建立的输入格式规定上给了很大的自由度，下面的语句都能正确建立同一时间点 pd.to_datetime('2020.1.1') pd.to_datetime...type(pd.to_datetime(['2020/1/1','2020/1/2'])) pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex 对于DataFrame...bdate_range是一个类似与date_range的方法，特点在于可以在自带的工作日间隔设置上，再选择weekmask参数和holidays参数 它的freq中有一个特殊的'C'/'CBM'/'CBMS...（c）将(c)中的“向前5天”改为“向前非周末5天”，请再次计算结果 ?
这些“玩具”数据非常适合玩，尤其是初学者。但这是一种瘾，每个人都需要尽快摆脱它，投入到现实世界中去。 下面是一些在不同领域的主题范围内查找数据的来源——有些是经过策划的，有些需要清理。...在这个练习中，我使用了一个在机器学习中过度使用的玩具数据—航空乘客数据集—并使用Python执行代码。...记住，我们还不知道它是否是一个时间序列对象，我们只知道它是一个具有两列的dataframe。 df.info() ? 这个摘要确认了它是一个包含两列的panda dataframe。...这样做的好处是您可以以任何方式过滤/切片数据:按年、月、日、工作日、周末、特定的日/月/年范围等等。...最后一个好的实践是从datetime索引中提取年份、月份和工作日，并将它们存储在单独的列中。这给了一些额外的灵活性，“分组”数据根据年/月等，如果需要。
理解日期时间和时间差 在我们完全理解Python中的时间序列分析之前，了解瞬时、持续时间和时间段的差异非常重要。...apple_price_history.index.day_name() 频率选择 当时间序列是均匀间隔的时，可以在Pandas中与频率关联起来。...pandas.date_range 是一个函数，允许我们创建一系列均匀间隔的日期。...在交易中的一个典型例子是使用50天和200天的移动平均线来买入和卖出资产。 让我们计算苹果公司的这些指标。请注意，在计算滚动均值之前，我们需要有50天的数据。...在一个平稳的时间序列中，时间序列的均值和标准差是恒定的。此外，没有季节性、周期性或其他与时间相关的结构。通常首先查看时间序列是否平稳，以更容易理解。
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。...在我们的传统印象中，似乎骑自行车只是作为业余爱好，那么在西雅图是不是也是这种情况呢，自行车的使用情况随着周一到周末会有怎么样具体的变化呢，天气又对人们使用自行车的决定有多大的影响呢，下面我将尝试着回答这些问题...，把csv文件中的"Date"字段当做日期处理。...这些特别的日子具体是神马日子的，是不是节假日，另外和其他的工作日相比,周五表现的和周末很暧昧不清，这我们需要思考 另外在工作日的聚类中，我们发现竟然没有一个非工作日的(至少从图中没有发现特例)，结果真是这样吗...2个聚类中，找特例 len(data_new_1_exception): out:600 倒是有不少天，人们在工作日的时候和周六周末使用自行车的习惯差不多，我们猜测这些工作日很可能是假期，真的是这样吗
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。...在我们的传统印象中，似乎骑自行车只是作为业余爱好，那么在西雅图是不是也是这种情况呢，自行车的使用情况随着周一到周末会有怎么样具体的变化呢，天气又对人们使用自行车的决定有多大的影响呢，下面我将尝试着回答这些问题...，把csv文件中的"Date"字段当做日期处理。...，是不是节假日，另外和其他的工作日相比,周五表现的和周末很暧昧不清，这我们需要思考 另外在工作日的聚类中，我们发现竟然没有一个非工作日的(至少从图中没有发现特例)，结果真是这样吗，我们需要进一步的使用数据进行分析...2个聚类中，找特例 len(data_new_1_exception): out:600 倒是有不少天，人们在工作日的时候和周六周末使用自行车的习惯差不多，我们猜测这些工作日很可能是假期，真的是这样吗
这将包括在包含日期上匹配时间： 警告 使用单个字符串对DataFrame行进行索引（例如frame[dtstring]）已在 pandas 1.2.0 中弃用（由于不确定是索引行还是选择列而存在歧义），...这将包括在包含日期的匹配时间： 警告 使用单个字符串通过 getitem（例如 frame[dtstring]）对 DataFrame 行进行索引在 pandas 1.2.0 中已弃用（因为它存在将行索引与列选择混淆的歧义...例如，商业偏移将周末（星期六和星期日）落在的日期向前推到星期一，因为商业偏移是在工作日上操作的。...对于在固定日期发生的假期（例如，美国阵亡将士纪念日或 7 月 4 日），一个遵守规则确定了如果假期落在周末或其他非观察日时如何观察。...label 指定结果是用间隔的开始还是结束标记。
不管是上学还是上班都会统计考勤，有些学校或公司会对每月缺卡次数过多(比如三次以上)的人员进行处罚。...calendar和chinese_calendar库是日期处理库。 numpy和pandas库处理数据框。 xlrd和datetime库处理时间。...如有特殊代码需求，需要求助的，可以到公众号中私信我。 5 获取缺卡名单 最后调用函数获取缺卡名单，主要是对每个填报日期和实际工作日期进行比对。...-04-20'} {'刘诗雯'}{'体育部'}缺了2次卡；缺卡日期为：{'2022-04-18', '2022-04-28'} 结果中的数据是用填报人、填报部门、缺卡次数、具体的缺卡日期进行拼接展示的。...会以csv的形式存放到指定文件夹中。 如果需要把姓名、部门、缺卡次数等信息分开，可以在excel中按特定条件分列，或调整一下代码进行实现。
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