ပန်ဒါများ- groupby() ဖြင့် အချိန်စီးရီးများကို နမူနာယူနည်း

အချိန်စီးရီးဒေတာကို ပြန်လည်နမူနာယူခြင်း ဆိုသည်မှာ ကာလအသစ်တစ်ခုအတွင်း ဒေတာကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြစ်သည်။

groupby အော်ပရေတာကို အသုံးပြု၍ ပန်ဒါရှိ အချိန်စီးရီးတစ်ခုကို ပြန်လည်နမူနာယူလိုပါက အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 group = df. groupby ([pd. Group (freq=' W '), ' store '])

result = group[' sales ']. sum (). unstack (' store '). fillna (0) 

ဤဥပမာသည် DataFrame ၏အတန်းများကို စတိုး ကော်လံအလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ကာ၊ ထို့နောက် အချိန်စီးရီးကို ရက်သတ္တပတ်အလိုက် ပြန်လည်နမူနာပြုလုပ်သည် ( freq=’W’ )၊ ထို့နောက် အရောင်း ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများကို ပေါင်းလဒ်တွက်ချက်သည်။

အချိန်စီးရီးဒေတာကို မတူညီသောအချိန်ကာလများအပါအဝင်၊

• S : စက္ကန့်
• မိနစ် : မိနစ်
• H : နာရီ
• J : နေ့
• W : ရက်သတ္တပတ်
• M : လ
• Q : ရပ်ကွက်
• A : နှစ်

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် လက်တွေ့တွင် အုပ်စုလိုက် လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြင့် အချိန်စီးရီးဒေတာကို နမူနာယူနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Pandas တွင် အုပ်စုလိုက်ဖြင့် အချိန်စီးရီးတစ်ခုကို နမူနာယူပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသောစတိုးဆိုင်နှစ်ခုတွင် နေ့စဥ်ရောင်းချမှုစုစုပေါင်းကိုပြသသည့် အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' sales ': [13, 14, 17, 17, 16, 22, 28, 10, 17, 10, 11],
                   ' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B']} ,
                   index=pd. date_range ('2023-01-06', '2023-01-16', freq='d'))

#view DataFrame
print (df)

            sales store
2023-01-06 13 A
2023-01-07 14 A
2023-01-08 17 A
2023-01-09 17 A
2023-01-10 16A
2023-01-11 22 B
2023-01-12 28 B
2023-01-13 10 B
2023-01-14 17 B
2023-01-15 10 B
2023-01-16 11 B

စတိုးဆိုင် အလိုက် အတန်းများကို အုပ်စုဖွဲ့လိုသည်ဆိုပါစို့၊ ထို့နောက် အချိန်စီးရီးကို အပတ်စဉ်နမူနာယူပြီး အရောင်း ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများကို ပေါင်းကာ တွက်ကြည့်ကြပါစို့။

ဒါကိုလုပ်ဖို့ အောက်ပါ syntax ကို သုံးနိုင်ပါတယ်။

 #group by store and resample time series by week
group = df. groupby ([pd. Group (freq=' W '), ' store '])

#calculate sum of sales each week by store
result = group[' sales ']. sum (). unstack (' store '). fillna (0)

#view results
print (result)

store AB
2023-01-08 14.0 0.0
2023-01-15 16.5 17.0
2023-01-22 0.0 11.0

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• စတိုးဆိုင် A တွင် 01/08/2023 တွင် ကုန်ဆုံးသည့် 01/08/2023 အပတ်အတွက် ရောင်းရငွေပေါင်းသည် 14 ဖြစ်သည်။
• စတိုး B တွင် 01/08/2023 တွင် ကုန်ဆုံးသည့် ရက်သတ္တပတ်အတွက် ရောင်းရငွေပေါင်းသည် 0 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဤဥပမာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အရောင်း ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများပေါင်းလဒ်ကို တွက်ချက်ရန် ရွေးချယ်ထားကြောင်း သတိပြုပါ။

သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရေတွက်ခြင်း၊ ပျမ်းမျှ၊ ပျမ်းမျှ၊ အနည်းဆုံး၊ အများဆုံး စသည်တို့ကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။

အပေါ်ကကုဒ်မှာ sum() ၊ Mean() ၊ Median() အစရှိသဖြင့် အစားထိုးလိုက်ပါ။ သင်နှစ်သက်ရာမက်ထရစ်ကို တွက်ချက်ရန်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Matplotlib တွင် အချိန်စီးရီးတစ်ခုကို ဘယ်လိုဆွဲမလဲ။
Seaborn မှာ အချိန်စီးရီးတစ်ခု ဘယ်လိုဆွဲမလဲ။
Python ရှိ time series မှ MAPE ကို တွက်နည်း