Série temporal

Série Temporal

Antes de tudo, no dia-a-dia, não só na vida acadêmica e no cotidiano, nos deparados com medições do tempo ou com algo que mesmo indiretamente esteja relacionado ao tempo. Cronogramas, etinerários, trajetos, temperaturas, velocidades, localidades, medições etc o tempo está sempre presente como uma espécie de marcador da variável de controle. O tempo tem uma importância tão grande, que quando se fala em análise de dados é quase inevitável não associar a uma escala temporal. Por isso, a série temporal possuem capítulos exclusivos.

O que é uma Série Temporal

Dados temporais quando são uma seguência de observações que estão, seguenciamente, ao longo do tempo, costumeiramente, possuem o nome de Séries Temporais (Time Series). Uma base de dados composta por séries temporais é considerado diferente dos demais. A série temporal implica uma dependência temporal entre as observações, ou seja, uma dimensão temporal ou o tempo como dimensão. A adição de uma dimensão baseada no tempo coloca uma condição de contorno e ao mesmo tempo, fornece uma informação adicional ao que se está observando.

Um exemplo simples:

Tempo1, observação_1, observação_2, …, observação_n
Tempo2, observação_1, observação_2, …, observação_n
Tempo3, observação_1, observação_2, …, observação_n

Formato da Série Temporal

A série temporal pode assumir diversas escalas temporais que podem variar de anos a frações de segundo. O mais importante é que as apresentações e cálculos sejam sempre feitas na mesma base temporal. O exemplo abaixo mostra um exemplo de dado temporal composto pela data e pelas horas e suas subdivisões:

2011-01-01 02:00:00

Subdivisão do dado temporal

Digamos que temos várias medições e estas distribuem-se ao longo do tempo. O dado temporal foi adquirido como na formação mencionada anteriormente: 2011-01-01 02:00:00. Precisamos que este dado seja desmembrado em tantos componentes quantos forem possíveis. Primeiramente, é sempre importante checar se o dado realmente representa um dado temporal. Importações ou mesmo a digitação não garante que o dado possua o tipo temporal. Se não for, será necessário transformá-lo. Para trabalhar um dado temporal é necessário várias transformações sobre o componente temporal, por exemplo, conversão em anos, meses, dias, horas, minutos e segundos.

Como fazer o pré-processamento de Série Temporal

Primeiramente, digamos que no teu estudo, tu tens uma base de dados no MS EXCEL com milhares de medições de variáveis de controle ao logo do tempo. Em segundo lugar, a Série Temporal está no formato 2011-01-01 02:00:00 , que ocupa a mesma coluna. Finalmente, o objetivo é desmembrar essa variável em novas variáveis de controle (por exemplo, ano, mês, dia da semana, hora) e cada variável deverá estar numa coluna diferente.

Conforme o post sobre a biblioteca Pandas, ela possui diversas funções é métodos para pré-processamento e, nesse sentido, séries temporais também são contempladas. A figura 1 mostra a variável na coluna A com a série temporal.

Como resultado, a Figura 2, representa como a série temporal da coluna A fica depois do pré-processamento com a Biblioteca Pandas.

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