Аналіз часових рядів є фундаментальною задачею в області обробки даних і машинного навчання. Це знайшло застосування у багатьох галузях, таких як фінанси, метеорологія, економіка та багато інших. Одна з основних задач при роботі з часовими рядами – ідентифікація та аналіз подій, що мають особливе значення. У цій статті ми розглянемо, як за допомогою бібліотеки Pandas в Python можна ідентифікувати події у часових рядах, зокрема ті, що тривають певний час.

Вступ

Задача ідентифікації подій у часових рядах полягає у виявленні періодів, які відрізняються від нормального стану. Така ідентифікація може бути корисною для виявлення аномалій, прогнозування майбутніх тенденцій та розуміння поведінки системи в цілому. У нашому випадку ми зосередимося на виявленні подій, для яких значення часового ряду не дорівнює нулю протягом певного інтервалу часу.

Постановка задачі

Необхідно ідентифікувати події в датафреймі Pandas, де подія визначається як період, коли значення не дорівнює нулю протягом більш ніж 30 секунд. Важливо, що в рамках події можуть бути значення, які дорівнюють нулю, але такі значення не повинні тривати 30 секунд чи більше поспіль.

Вхідні дані

Для розгляду маємо датафрейм, який містить дві колонки: Timestamp і Value. Timestamp представляє собою мітки часу з інтервалом у 5 секунд, а Value – відповідні значення, які можуть бути як нульовими, так і ненульовими.

Рішення

Щоб ідентифікувати події за вказаною умовою, можна виконати наступні кроки:

1. Створення додаткових стовпців у датафреймі для позначення потенційних подій та їх тривалості.
2. Застосування логічних операцій та віконних функцій для визначення початку та кінця кожної події.
3. Агрегація результатів для отримання кінцевого переліку ідентифікованих подій.

Детальний опис рішення

Спочатку додамо у датафрейм стовпець, який позначає, чи є поточне значення частиною потенційної події. Це можна зробити, перевіряючи, чи не дорівнює значення нулю.

Наступним кроком буде визначення тривалості кожної потенційної події. Для цього можна використати віконні функції, що дозволяють аналізувати послідовності даних у межах визначеного “вікна”.

Використовуючи ці два стовпці, можемо визначити початок і кінець кожної події. Початок події відбувається, коли значення ‘IsEvent’ змінюється з 0 на 1. Відповідно, кінець події – коли ‘IsEvent’ змінюється з 1 на 0 після принаймні 6 послідовних записів з ‘IsEvent’ дорівнює 1 (що відповідає 30 секундам).

Нарешті, застосовуючи агрегаційні функції та групування за ідентифікаторами подій, отримаємо кінцевий перелік подій з їх тривалістю та іншими характеристиками.

Висновок

Алгоритм, описаний у цій статті, дозволяє ефективно ідентифікувати та аналізувати події у часових рядах за допомогою бібліотеки Pandas. Це лише один із багатьох методів обробки часових рядів, який можна адаптувати та розширити залежно від конкретних вимог та особливостей даних.