시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위해서는 다양한 알고리즘들을 적용할 수 있습니다
그 중에서도 시계열 스케줄 알고리즘은 빠르게 변화하는 데이터를 다루는데 특히 유용한 알고리즘 중 하나입니다
이번 글에서는 시계열 스케줄 알고리즘을 만들 때 유용하게 사용할 수 있는 3가지 문법에 대해 알아보도록 하겠습니다
1. .eq().idxmax()
시계열 데이터에서 가장 큰 값을 가지는 시점을 찾기 위해서는 .eq().idxmax() 문법을 사용할 수 있습니다. 이 문법은 Series나 DataFrame에서 값이 일치하는 위치를 찾아주는 함수입니다. 그리고 그 중에서도 가장 큰 값을 가지는 위치를 반환합니다. 예를 들어, 다음과 같은 시계열 데이터가 있다고 가정해보겠습니다
위 코드는 2022년 1월 1일부터 2022년 1월 10일까지 1시간 간격으로 총 240개의 날짜 시간 데이터를 생성하고, 0부터 100까지 랜덤한 값을 채워서 데이터프레임을 만드는 코드입니다.
위 코드에서는 데이터프레임에서 value 컬럼의 최댓값을 찾아서 그 값을 가지는 위치를 max_index 변수에 저장합니다.
2. re.search()
시계열 데이터에서는 텍스트 데이터도 포함될 수 있습니다. 이때 re.search() 문법을 사용하여 특정 문자열이 포함된 데이터를 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 시계열 데이터가 있다고 가정해보겠습니다.
위 코드는 2022년 1월 1일부터 2022년 1월 10일까지 1일 간격으로 총 10개의 날짜 데이터를 생성하고, 각각의 날짜에 해당하는 과일 정보를 담은 데이터프레임을 만드는 코드입니다.
이제 이 데이터에서 'good'이라는 문자열이 포함된 행을 찾아보겠습니다.
위 코드에서는 re.search()를 사용하여 'good'이라는 문자열이 포함된 행을 찾은 후, 해당 행의 인덱스를 bool 값으로 바꾸어 good_fruits 열에 저장합니다.
이상으로 시계열 스케줄 알고리즘을 만들 때 유용하게 사용할 수 있는 .eq().idxmax() 문법, apply(lambda) 문법, re.search() 문법에 대해 알아보았습니다.
3. apply(lambda)
apply() 메서드는 데이터프레임의 각 행 또는 열에 대해 함수를 적용하는 기능을 제공합니다. lambda 함수는 간단한 함수를 만들 때 유용하게 사용되는 함수이며, apply() 메서드와 함께 사용하여 간단한 데이터 전처리 작업을 할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같은 시계열 데이터가 있다고 가정해보겠습니다.
위 코드는 2022년 1월 1일부터 2022년 1월 10일까지 1일 간격으로 총 10개의 날짜 데이터를 생성하고, 각각의 날짜에 해당하는 숫자 데이터를 담은 데이터프레임을 만드는 코드입니다.
이제 이 데이터에서 각 숫자를 10으로 나눈 값을 구해보겠습니다.
위 코드에서는 apply() 메서드를 사용하여 각 행의 숫자 데이터를 10으로 나눈 값을 구한 후, numbers_div_10 열에 저장합니다.