Python_时间序列处理及可视化_美国能源消耗数据集分析_pjmw

数据集(PJME_hourly.csv，PJMW_hourly.csv),可以在Kaggle官网下载。这里列出几个基本的任务。

任务：

1. 读取数据，创建以时间列为索引的时间序列，截取2014年数据进行分析
2. 时间序列数据清理：删除重复值，按时间排序
3. 时间序列可视化：输出折线图、相关分析、时间序列重采样并绘图

    
   """
   Created on Sat Dec 11 15:24:31 2021
   @author: Zitong Hu
   """
   import seaborn as sns
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   import datetime
   pjme_file = pd.read_csv('PJME_hourly.csv')
   pjmw_file = pd.read_csv('PJMW_hourly.csv')
    
   # 读取数据
   # TODO
   df_1=pjme_file
   df_2=pjmw_file
    
   print('raw data:')
   print(df_1.head())
   print(df_2.head())
   print('*'*40)
    
   # 通过to_datetime 将时间列字符串转换为pandas的Timestamp格式，格式为：2014-11-02 02:00:00
   # TODO
   df_1["Datetime"]=pd.to_datetime(df_1.Datetime)
   df_2["Datetime"]=pd.to_datetime(df_2.Datetime)
   # 对时间列进行统计
   print(df_1.head())
   print('df1:')
   print(df_1['Datetime'].describe())
   print('\ndf2:')
   print(df_2['Datetime'].describe())
   print('*'*40)
    
   # # TODO：将时间列作为行索引
   df_1=df_1.set_index("Datetime")
   df_2=df_2.set_index("Datetime")
   # # 第一行的时间并不等于上面的开始时间，这说明样本并不是按照时间顺序严格排序的
   # # 时间序列数据清理：
   # # 1. 出现重复的时间戳及样本需要移除
   # # 2. 样本排序混乱
    
   # # 选取2014年的数据
   df_1 = df_1.loc["2014"]
   df_2 = df_2.loc["2014"]
   #print(df_1.head())
   #print(df_2.head())
   # # TODO：删除重复时间的条目，按时间升序排序
   df_1=df_1.drop_duplicates()
   df_1=df_1.sort_values(by='Datetime')
   #print(df_1.head())
   df_2=df_2.drop_duplicates()
   df_2=df_2.sort_values(by='Datetime')
   #print(df_2.head())
   # # 时间序列可视化
   fig,ax = plt.subplots(2,1)
   df_1['2014-12'].plot(ax=ax[0])
   df_2['2014-12'].plot(ax=ax[1])
   plt.show()
    
   plt.figure()
   # # TODO：对多元的时间序列进行相关分析，用seaborn可视化（散点图）
   df_3=pd.merge(df_1, df_2,on='Datetime')
   sns.regplot(x='PJME_MW',y='PJMW_MW',data=df_3)
   plt.show()
    
   # TODO：时间序列重采样，聚合操作为平均（mean）
   day_df = df_1.resample('D').mean()
   week_df = df_1.resample("w").mean()
   month_df = df_1.resample("m").mean()
   quarter_df = df_1.resample("Q").mean()
    
   fig,ax = plt.subplots(4,1, figsize=(6,8))
   day_df.plot(ax=ax[0])
   week_df.plot(ax=ax[1])
   month_df.plot(ax=ax[2])
   quarter_df.plot(ax=ax[3])
   plt.show()