Día 7: Manipulación de Series Temporales

Bienvenida

¡Hola de nuevo! ⏳ Hoy exploraremos cómo trabajar con series temporales en Pandas. Este tema es crucial en aplicaciones de machine learning como pronósticos y análisis de tendencias. ¡Comencemos!

---

Creación de Series Temporales

Sentencia to_datetime()

Convierte cadenas o números en objetos de fecha y hora.

import pandas as pd

fechas = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])
serie_temporal = pd.Series([1, 2, 3], index=fechas)
print(serie_temporal)

Indexación de Series Temporales

import pandas as pd

fechas = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])
serie_temporal = pd.Series([1, 2, 3], index=fechas)

serie_temporal['2024']

Operaciones con Fechas

Son propiedades fundamentales para extraer información con fechas en Pandas.

import pandas as pd

fechas = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])
serie_temporal = pd.Series([1, 2, 3], index=fechas)

serie_temporal.index.year

Existen propiedades adicionales para trabajar con fechas y horas en Pandas. Por ejemplo:

Propiedad	Descripción
day	Día del mes
month	Mes
year	Año
hour	Hora
minute	Minuto
second	Segundo
dayofweek	Día de la semana (0 = Lunes, 1 = Martes, etc.)
dayofyear	Día del año

Cambio de Frecuencia

import pandas as pd

fechas = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])
serie_temporal = pd.Series([1, 2, 3], index=fechas)

serie_temporal.resample('D').mean()

Existen otros tipos de resampling, como W para semana, M para mes, Q para trimestre y Y para año.

Preguntas del Día 7

Prueba tus conocimientos sobre Pandas

¿Qué función se utiliza para convertir cadenas en objetos de fecha y hora en Pandas?

pd.to_datetime()

pd.date_range()

pd.Timestamp()

Comprobar

¿Qué método se usa para cambiar la frecuencia de una serie temporal?

.groupby()

.resample()

.pivot_table()

Comprobar

Ejercicios con Pandas

• Crea una serie temporal y realiza operaciones basadas en fechas (extraer año, mes, día).
• Cambia la frecuencia de una serie temporal a mensual.

---

¡Excelente trabajo hoy! 🙌 Ahora puedes manipular series temporales, una habilidad clave para análisis basados en tiempo. Mañana aprenderemos sobre tablas dinámicas y transformaciones avanzadas. ¡Nos vemos pronto! 👋