qordnswnd123 님의 블로그

1. pandas를 활용한 날짜 및 시간 데이터 처리1) Timestamp 생성pandas 라이브러리에서 Timestamp 객체를 생성하려면 pd.Timestamp()를 사용합니다. 이는 특정 날짜와 시간에 대한 타임스탬프를 생성합니다.문자열을 Timestamp로 변환하기 위해 pd.to_datetime() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 날짜 문자열을 Timestamp 객체로 변환합니다.import pandas as pd# Timestamp 생성ts1 = pd.Timestamp('2023-07-29 12:30:00')print("Timestamp:", ts1)print(f"ts 타입: {type(ts1)}")# 문자열로 부터 Timestamp 생성date_string = '2023-07-29'ts2 ..

1. 시계열 데이터(Timeseries Data & Forecasting)와 예측 개요1) 시계열 데이터지금까지 머신러닝에서 다룬 데이터들을 생각해보면 각 샘플이 독립적이고, 순서가 중요하지 않았습니다.하지만 우리 주변에는 이와는 다른 특성을 가진 데이터들이 있습니다.바로 시계열 데이터입니다.시계열 데이터란 시간에 따라 순차적으로 기록된 데이터를 말합니다.예를 들어, 여러분의 일일 걸음 수나 매일의 주식 가격 같은 것들입니다. 순서가 중요합니다.예측에 날씨가 오늘의 날씨에 영향을 미치듯, 시계열 데이터에서는 이전 데이터가 다음 데이터에 영향을 줍니다.시간에 따른 패턴이 있습니다.계절에 따라 기온이 변하거나, 주말마다 영화관 관객 수가 늘어나는 것처럼 시간에 따른 특정 패턴이 나타날 수 있습니다.미래 예측..