Descripcion de lo aprendido en aalisis de series de tiempo
df.set_index('date', inplace=True)
- 'date' en este caso es el nombre de la columna a usar como indice
- inplace=True nos permite realizar este cambio en el df, de lo contrario solo se genera una copia de un df con el cambio
df.to_datetime(df_comp.date, dayfirst=True)
- como primer entrada, el nombre de la columna que sera la fecha, esta debe de tener una estructura de fecha
- dayfirst=True. Por defecto, python considera las fechas en formato mm-dd-yyyy, sin embargo si nosotros tenemos las fechas en español, lo mas probable es que la fecha tega un formato dd-mm-yyyy, con este comando le pasamos la confirmación a Python para que interprete de manera correcta la fecha
Observacion Notemos que las fechas ahora aparecen en formato yyyy-mm-dd, lo cual es mas facil de notar a cuando existe un cambio de fecha.
Si tenemos observac
df.asfrec(freq = 'd')
Con que frecuencia se tienen los registros de la serie de tiempo
| Frecuencia | Simbolo |
|---|---|
| hora | 'h' |
| diaria | 'd' |
| semanal | 'w' |
| mensual | 'm' |
| anual | 'a' |
| c/30 seg | '30s' |
| bussines days | 'b' |
Aqui se han creado los regostros (filas) restantes.
En este caso los valores del SP&500 solo trabaja en dias habiles (lunes a viernes con excepcion de dias feriados) En caso de querer realizar una imputacion de valores faltantes, tenemos el aprametro , fill_value=, por ejemplo
df.asfreq(freq='30s', fill_value=9.0)
Realizara la imputacion por el valor 9. Otra manera de realizar la imputacion es mediante el metodo fillna(). Supongamos que queremos realizar la imputacion de una columna llamada spx, entonces se tienen 3 opciones:
| metodo | descipcion | Ejemplo |
|---|---|---|
| "ffill" | forward fill, es decir el valor superior mas cercano. Por ejemplo para el 15-05-2024 usara el valor del 16-05-2024 | df.spx.fillna(method = "ffill") |
| "bfill" | backward fill. es decir el ultimo valor registrado | df.spx.fillna(method = "bfill") |
| val | Realiar la imputacion con un valor fijo, ejemplo la media | df.spx.fillna(val = df.spx.mean()) |
Supongamos que tenemos un df_comp, el cual tiene la siguiente estructura.
Y queremos obtener las series al 80% de la longitud, entonces ejecutariamos lo siguiente:
#determinar el tamaño de la particion a donde realizar el corte,
size = int(len(df_comp)*0.8) #obtener el valor enter del 80% de la longitud
df = df_comp.iloc[:size] #iloc permite cortar hasta ese valor
df_test = df_comp.iloc[size:]
- .iloc[:size] [indiceInicial:indiceFinal], donde por defecto es 0,-1 (el primer y ultimo valor del df original)
Ahora corroboramos que los datos no contienen registros traslapados. esto con los metodos .head() y .tail() al df_test y df, respectivamente.
Notemos que la ultima fecha en el conjunto de entrenamiento (df) es el 03-04-2013, mientras que la primer fecha en el conjunto de prueba (df_test) es el 04-04-2013, es decir el dia siguiente.