Capítulo 10 · 8 niveles
Series temporales
Convierte marcas de tiempo en tendencias con resample, ventanas móviles, crecimiento entre periodos, desplazamientos de fechas y relleno de huecos, con tres años de pedidos de Harbor & Pine.
Casi todos los informes que envía un analista tienen el tiempo en un eje: pedidos por mes, ingresos
por semana, una media de siete días en un panel, este noviembre frente al noviembre pasado. pandas
tiene un conjunto completo de herramientas para esto, construido en torno a un DatetimeIndex: una
vez que las marcas de tiempo son el índice, puedes reagruparlas en cualquier periodo del calendario,
deslizar ventanas sobre ellas y comparar un periodo con el anterior.
Los datos de Harbor & Pine cubren tres años completos, de 2023 a 2025, con una fuerte temporada de
fiestas y un pico de Black Friday, así que las tendencias son lo bastante reales como para valer la
pena encontrarlas. Contarás pedidos por mes con resample, construirás los ingresos mensuales,
suavizarás una serie diaria ruidosa con rolling, medirás el crecimiento mensual e interanual,
trabajarás con desplazamientos de fechas como “30 días después del pedido”, y encontrarás y
rellenarás huecos en el registro de gasto de marketing.
El capítulo termina con un nivel final: una revisión de la temporada de fiestas para el CEO, construida a partir de los ingresos diarios, ventanas móviles y crecimiento interanual.
Niveles
- Pedidos por mes con resample
de Megan Collins, Directora de Ventas
datetimeindex, resample, set index, month start, size
- Ingresos mensuales a partir de las líneas de pedido
de Laura Bennett, Directora de Finanzas
resample, merge, sum, month start, line revenue
- Una media de 7 días para el panel
de Jordan Reyes, Director de Marketing
rolling, moving average, resample daily, window, min periods
- Mes a mes e interanual
de Catherine Hale, Directora General
pct change, shift, month over month, year over year, seasonality
- ¿Cuánto tarda en llegar una devolución?
de Angela Rivera, Directora de Atención al Cliente
timedelta, dt days, date offset, normalize, return window
- Encuentra y rellena los huecos de seguimiento
de Jordan Reyes, Director de Marketing
asfreq, date range, reindex, ffill, fillna, missing dates
- ¿Por qué no encajan los objetivos?
de Megan Collins, Directora de Ventas
resample, month end, month start, merge, period
- Desafío final: la revisión de la temporada de fiestas
de Catherine Hale, Directora General
rolling, day name, month name, calendar order, strftime, quarter, year over year