Python - Serie temporal

La serie de tiempo es una serie de puntos de datos en los que 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 de un día determinado. Otro ejemplo es la cantidad de lluvia en una región en diferentes meses del año.

En el siguiente ejemplo, tomamos el valor de los precios de las acciones todos los días durante un trimestre para un símbolo de acciones en particular. Capturamos estos valores como un archivo csv y luego los organizamos en un marco de datos usando la biblioteca pandas. Luego, establecemos el campo de fecha como índice del marco de datos al volver a crear la columna de fecha de valor adicional como índice y eliminar la columna de fecha de valor anterior.

Data de muestra

A continuación se muestran los datos de muestra del precio de las acciones en diferentes días de un trimestre determinado. Los datos se guardan en un archivo denominado 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

Crear series de tiempo

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()

Sus output es como sigue -