Разделить набор данных на поезд и проверить для анализа временных рядов в python - PullRequest
Новая
       18

Разделить набор данных на поезд и проверить для анализа временных рядов в python

0 голосов
/ 22 апреля 2020

enter image description here

Привет, я делаю анализ временных рядов в python и хочу разбить набор данных на поезд и протестировать со следующими условиями разделения:

  1. У меня есть 2 набора данных (df1 = все данные, df2 = праздники, представленные 1, а 0 представляет отсутствие праздников)

  2. Для поезда: Дата <= 2018-01-05 в df1 и удалите Visit_Datetime, если Weekly_Holiday == 1 в df2 </p>

  3. Для теста: все оставшиеся в df1, кроме Weekly_Holiday == 1 в df2

Подскажите, пожалуйста, как делить. 

df1:

  Store_ID Visit_Datetime  Visitors
0    ABC_1     01-01-2018        45
1    ABC_1     02-01-2018        60
2    ABC_1     03-01-2018        40
3    ABC_1     04-01-2018        80
4    ABC_1     05-01-2018        60
5    ABC_1     06-01-2018        50
6    ABC_1     07-01-2018        70
7    ABC_1     08-01-2018        30
8    ABC_1     09-01-2018        50
9    ABC_1     10-01-2018        60


df2:

     Datetime        Day  Weekly_Holiday
0  01-01-2018     Monday               1
1  02-01-2018    Tuesday               0
2  03-01-2018  Wednesday               1
3  04-01-2018   Thursday               0
4  05-01-2018     Friday               0
5  06-01-2018   Saturday               1
6  07-01-2018     Sunday               0

1 Ответ

1 голос
/ 23 апреля 2020

Я не совсем уверен, правильно ли я понял, но вы можете попробовать использовать этот подход. 

# creating dictionaries and data frames 
df1 = {'Store_ID': ['ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1', 'ABC_1'],
       'Visit_Datetime':['01-01-2018', '02-01-2018', '03-01-2018', '04-01-2018', '05-01-2018', '06-01-2018','07-01-2018', '08-01-2018', '09-01-2018', '10-01-2018'],
       'Visitors': [45, 60, 40, 80, 60, 50, 70, 30, 50, 60]}

df2 = {'Datetime': ['01-01-2018', '02-01-2018', '03-01-2018', '04-01-2018', '05-01-2018', '06-01-2018', '07-01-2018'], 
       'Day': ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'], 
       'Weekly_Holiday':[1,0,1,0,0,1,0]}


df1 = pd.DataFrame(df1)
df2 = pd.DataFrame(df2)

# setting dates as datetime objects
df1['Visit_Datetime'] = pd.to_datetime(df1['Visit_Datetime'],  format='%m-%d-%Y')
df2['Datetime'] = pd.to_datetime(df2['Datetime'],  format='%m-%d-%Y')

# merging on dates
merged_df = pd.merge(df1,df2, how="left", left_on='Visit_Datetime', right_on='Datetime')

# splitting into train & test data frames
train_df = merged_df[merged_df['Visit_Datetime'] <= '2018-05-01']

train_df = train_df[target_df['Weekly_Holiday'] != 1]

test_df = merged_df[merged_df['Visit_Datetime'] > '2018-05-01']

test_df = test_df[test_df['Weekly_Holiday'] != 1]
...