"Manuale per l'analisi dei dati basati sul tempo utilizzando la biblioteca dei pandas"
In the realm of data analysis, time series data plays a significant role in understanding trends and patterns over time. This article will delve into the functions and techniques for analyzing, manipulating, and visualizing time series data using the powerful combination of Pandas and Matplotlib.
Time Series Data and Time Stamps
Time series data consists of data points attached to sequential time stamps. When working with time series, it is convenient to keep the dates or times as the index. This allows for easy comparison and manipulation of data points across different time periods.
Pandas: A Versatile Tool for Financial Data
Pandas, created by Wes Mckinney, was designed to provide an efficient and flexible tool for working with financial data. It makes it an ideal choice for time series analysis.
Ottenere i Dati del Prezzo delle Azioni con Pandas-Datareader
Il modulo pandas-datareader può essere utilizzato per ottenere i dati del prezzo delle azioni, creando un dataframe con sei informazioni sul prezzo di un'azione in un dato periodo. La sintassi per creare i dataframe include il nome dell'azione, le date di inizio e fine, e la fonte dei dati.
Visualizzare i Dati di Serie Temporali con Matplotlib
I grafici a linee sono strumenti fondamentali utilizzati nell'analisi di serie temporali, mostrando come i prezzi cambiano nel tempo. La funzione subplot di Matplotlib può essere utilizzata per confrontare più grafici di serie temporali sulla stessa figura, rendendo più facile identificare le tendenze e i modelli.
Confrontare le Serie Temporali: Google e Apple
Nel periodo considerato, i prezzi delle azioni di Google e Apple hanno seguito tendenze simili, come osservato nella visualizzazione. Questo può essere ulteriormente esplorato cambiando il nome della colonna in "volume" per confrontare i volumi quotidiani di questi giganti della tecnologia.
Risamplare i Dati di Serie Temporali
Il risampling dei dati di serie temporali può aiutare a confrontare i volumi in base a diverse frequenze, fornendo una comprensione più completa delle tendenze e dei modelli.
Repository di Dati Pubblici per i Mercati dell'Energia
Per coloro che sono interessati ai dati dei mercati dell'energia, l'Agenzia Federale per la Rete (Bundesnetzagentur) in Germania coordina una vasta gamma di fonti di dati relative a diversi vettori energetici nel quadro della regolamentazione HEDWIG. Queste fonti includono i rifiuti, la biomassa, il lignite, il gas naturale, l'energia geotermica, l'idroelettrico a corsa fluente, il petrolio minerale e la fotovoltaica.
In conclusione, la combinazione di Pandas e Matplotlib offre una soluzione robusta e user-friendly per l'analisi di serie temporali. Sia che si analizzino i prezzi delle azioni, i dati delle vendite o i tassi di consumo di energia, questi strumenti offrono la flessibilità e l'efficienza necessarie per scoprire preziose informazioni nei dati.
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