Utiliser des méthodes de resampling pour regrouper les données temporelles

Fonctions :

• df.resample().sum()

  La méthode resample() est utilisée pour modifier la fréquence des données temporelles dans un DataFrame. Elle permet de regrouper les données selon des intervalles temporels spécifiques (par exemple, quotidien, mensuel, annuel, etc.) et d'appliquer une fonction d'agrégation comme sum(), mean(), count(), etc. Cette méthode est particulièrement utile lorsqu'on travaille avec des séries temporelles et qu'on souhaite ajuster la granularité des données. Le paramètre 'D' dans resample('D') indique que les données seront regroupées par jour. On peut remplacer 'D' par d'autres fréquences comme 'M' pour mensuel, 'A' pour annuel, etc.

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Paramètre	Description
  rule	La règle de fréquence à utiliser pour le resampling. Par exemple, 'D' pour quotidien, 'M' pour mensuel, 'A' pour annuel, etc.
  how ou aggfunc	La fonction d'agrégation à appliquer sur les données groupées, comme sum(), mean(), min(), max(), etc.
  on	La colonne sur laquelle appliquer le resampling. Si non spécifié, le resampling est effectué sur l'index, supposé être une date ou un horodatage.
  closed	Définit si la période est fermée à gauche ou à droite. Par défaut, elle est fermée à droite.
  label	Définit si le label de la période doit être aligné au début ou à la fin de la période. Par défaut, le label est aligné à la fin.

  Exemple de code :

  import pandas as pd
  
  # Création d'un DataFrame exemple avec une colonne 'date'
  data = {
      'date': ['2025-01-01', '2025-01-01', '2025-01-02', '2025-01-02', '2025-01-03'],
      'ventes': [100, 150, 200, 250, 300]
  }
  
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # Convertir la colonne 'date' en datetime
  df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
  
  # Définir la colonne 'date' comme index
  df.set_index('date', inplace=True)
  
  # Utilisation de resample pour regrouper les données par jour et appliquer sum
  df_resampled = df.resample('D').sum()
  
  # Affichage du DataFrame après resampling
  print(df_resampled)

  Explication du code :

  
  
   	
  
  df.resample('D') :
  La méthode resample('D') effectue un regroupement des données par jour (ou selon la fréquence spécifiée). L'index du DataFrame doit être de type datetime pour que cette méthode fonctionne correctement.
  
   	
  
  .sum() :
  Après avoir défini la fréquence avec resample(), la méthode sum() est utilisée pour agréger les données au niveau de chaque groupe. Cela signifie que toutes les valeurs dans chaque groupe seront additionnées pour créer une seule valeur pour chaque jour.
  
   	
  
  Résultat :
  Le résultat sera un DataFrame avec une nouvelle granularité, où chaque ligne représente la somme des valeurs sur une période spécifiée (dans cet exemple, chaque jour).
  
  
   
  🔹 Remarques pratiques
  
   	
  
  Fréquences de resampling :
  La méthode resample() supporte une large variété de fréquences comme 'D' (quotidien), 'M' (mensuel), 'Y' (annuel), 'W' (hebdomadaire), et bien d'autres. Ces fréquences sont très utiles pour ajuster la granularité de l'analyse en fonction des besoins de votre projet.
  
   	
  
  Gérer les valeurs manquantes :
  Si certaines périodes n'ont pas de données (par exemple, un jour sans ventes), vous pouvez les gérer en utilisant des fonctions comme fillna() ou ffill() pour remplir les valeurs manquantes après un resampling.
  
   	
  
  Fonctions d'agrégation :
  Outre sum(), vous pouvez utiliser d'autres fonctions d'agrégation comme mean(), count(), min(), max(), ou même des fonctions personnalisées pour agréger les données après un resampling.
  
   	
  
  Index temporel :
  Assurez-vous que l'index de votre DataFrame est un objet de type datetime. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez utiliser pd.to_datetime() pour le convertir avant d'appliquer resample().
  
   	
  
  Optimisation des performances :
  Le resampling peut être coûteux en termes de temps de traitement si vous travaillez avec de très grandes séries temporelles. Utilisez des agrégations efficaces et réduisez la taille des fenêtres temporelles si nécessaire pour améliorer les performances.