Python – Serie temporal
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Una serie de tiempo es una serie de puntos de datos donde cada punto de datos está asociado con una marca de tiempo. Un ejemplo simple es el precio de una acción en el mercado de valores en diferentes momentos en un dÃa en particular. Otro ejemplo es la cantidad de precipitación en la región en diferentes meses del año.
En el siguiente ejemplo, tomamos el valor de los precios de las acciones todos los dÃas durante un trimestre para un sÃmbolo de acciones especÃfico. Capturamos estos valores como un archivo csv y luego los organizamos en un marco de datos usando la biblioteca de pandas. Luego, establecemos el campo de fecha como el Ãndice del marco de datos recreando la columna adicional Valuedate como Ãndice y eliminando la antigua columna Valuedate.
A continuación se muestran datos aproximados sobre el precio de la acción en diferentes dÃas de un trimestre determinado. Los datos se guardan en un archivo llamado stock.csv.
ValueDate Price 01-01-2018, 1042.05 02-01-2018, 1033.55 03-01-2018, 1029.7 04-01-2018, 1021.3 05-01-2018, 1015.4 ... ... ... ... 23-03-2018, 1161.3 26-03-2018, 1167.6 27-03-2018, 1155.25 28-03-2018, 1154
from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('path_to_file/stock.csv')
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ValueDate', 'Price'])
# Set the Date as Index
df['ValueDate'] = pd.to_datetime(df['ValueDate'])
df.index = df['ValueDate']
del df['ValueDate']
df.plot(figsize=(15, 6))
plt.show()
Su Salida como sigue –
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