Вибірка даних за часом у Polars: оптимізація аналізу часових рядів

7 Березня 2024 в 16:43 103

Часові ряди відіграють важливу роль у сучасному аналізі даних, дозволяючи виявляти тренди, проводити прогнозування та аналізувати поведінку системи в часі. Однак, коли мова заходить про роботу з великими обсягами даних, виявляється, що не всі записи однаково корисні для конкретного дослідження. Наприклад, при аналізі споживання електроенергії може знадобитися вибрати дані, що стосуються лише певного часу доби, незалежно від дати. Ця стаття пропонує ефективний метод вирішення такої задачі з використанням бібліотеки Polars для Python.

Проблематика аналізу часових рядів

Дані, що представляють часові ряди, часто містять записи за різні періоди та з різною частотою. Наприклад, у сфері енергетики дані про споживання електроенергії можуть фіксуватися кожні 15 хвилин. Для аналізу ефективності використання енергії в середині дня важливо мати змогу легко вибирати записи, зроблені в цей час, незалежно від конкретної дати.

Прямий підхід до вибірки за часом може зустрічати труднощі, особливо коли інструменти обробки даних не мають вбудованих функцій для роботи з датою та часом. Бібліотека Polars, яка оптимізована для швидкої роботи з великими даними, пропонує гнучкі інструменти для обробки датафреймів, але потребує спеціального підходу для вибірки за часом.

Рішення задачі з використанням Polars

Розглянемо детальніше, як вирішити задачу вибірки записів за певний час доби з використанням Polars. Ми маємо датафрейм df, який містить інформацію про споживання електроенергії, зібрану кожні 15 хвилин протягом місяця. Наша ціль – вибрати з цього датафрейму записи, зроблені о 12:00.

import polars as pl
# Перетворення стовпця з датою та часом на тип datetime, якщо це ще не зроблено
df = df.with_column(pl.col("date").str.strptime(pl.Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
# Створення булевого стовпця для фільтрації
df = df.with_column(
    ((pl.col("date").dt.hour() == 12) & (pl.col("date").dt.minute() == 0)).alias("to_keep")
)
# Фільтрація датафрейму
sub_df = df.filter(pl.col("to_keep")).drop("to_keep")

import polars as pl

# Перетворення стовпця з датою та часом на тип datetime, якщо це ще не зроблено

df = df.with_column(pl.col("date").str.strptime(pl.Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

# Створення булевого стовпця для фільтрації

df = df.with_column(

((pl.col("date").dt.hour() == 12) & (pl.col("date").dt.minute() == 0)).alias("to_keep")

)

# Фільтрація датафрейму

sub_df = df.filter(pl.col("to_keep")).drop("to_keep")

Цей підхід використовує ланцюжок обробки даних, що починається з перетворення рядкового представлення дати та часу в тип datetime, що полегшує подальшу роботу з часовими компонентами. Далі створюється булевий стовпець to_keep, який відзначає записи, зроблені о 12:00. В кінці відбувається фільтрація за цим стовпцем, а сам стовпець to_keep видаляється з результату для чистоти датафрейму.

Оптимізація та можливі розширення

Представлений метод можна адаптувати для вибірки даних за будь-яким конкретним часом, змінивши умови в створенні булевого стовпця to_keep. Також, цей підхід легко масштабується для роботи з великими датафреймами, завдяки ефективності обчислень у Polars.

Для подальшої оптимізації аналізу можна використовувати паралельні обчислення або впровадити додаткові фільтри та агрегації, залежно від специфіки задачі. Polars пропонує широкий набір інструментів для аналізу даних, що дозволяє гнучко адаптувати процес обробки під конкретні потреби дослідження.

Заключення

Вибірка даних за часом у Polars є важливим інструментом для аналізу часових рядів, який дозволяє ефективно зосередитися на важливих аспектах дослідження, ігноруючи непотрібні дані. Використання бібліотеки Polars для цієї задачі забезпечує високу швидкість обробки даних і гнучкість у вибірці потрібних записів, що робить її ідеальним інструментом для аналітиків даних, які працюють з часовими рядами.