temporian 다운로드 - temporian 소스 코드 다운로드

temporian

C/C++

v0.9.0

다운로드

Temporian 은 Python에서 시간 데이터의 안전하고 간단 하며 효율적인 전처리 및 기능 엔지니어링을 위한 라이브러리입니다. Temporian은 다변량 시계열, 다변량 시간 순서, 이벤트 로그 및 소스 간 이벤트 스트림을 지원합니다.

Temporian은 시간 데이터에 대한 것이고, Pandas는 표 형식 데이터에 대한 것입니다.

주요 기능

대부분의 시간 데이터 유형 지원 ?: 균일하게 샘플링된 데이터와 불균일하게 샘플링된 데이터, 단일 변량 및 다변량 데이터, 플랫 및 다중 인덱스 데이터, 단일 소스 및 다중 소스 비동기 이벤트를 모두 처리합니다.
시간 데이터에 최적화 : Temporian의 핵심 계산은 C++로 구현되었으며 시간 데이터에 최적화되었습니다. Temporian은 시간 데이터를 작업할 때 기성 데이터 처리 라이브러리보다 1,000배 이상 빠릅니다.
기존 ML 생태계에 쉽게 통합 : Temporian은 ML 모델 교육을 수행하지 않고 대신 PyTorch, Scikit-Learn, Jax, TensorFlow, XGBoost 또는 Yggdrasil Decision Forests와 같은 모든 ML 라이브러리와 원활하게 통합됩니다.
원치 않는 향후 누출 방지 ?: tp.leak 로 명시적으로 지정하지 않는 한 기능 계산은 향후 데이터에 의존할 수 없으므로 원치 않고 디버그하기 어렵고 잠재적으로 비용이 많이 드는 향후 누출을 방지할 수 있습니다.

빠른 시작

설치

pip 사용하여 PyPI에서 Temporian을 설치합니다.

pip install temporian -U

Temporian은 현재 Linux 및 MacOS(ARM 및 Intel)에서 사용할 수 있습니다. Windows 지원은 개발 중입니다.

최소한의 예

개별 판매의 timestamp , store 및 revenue 포함된 판매 레코드를 고려하세요.

$ cat sales.csv
timestamp,store,revenue
2023-12-04 21:21:05,STORE_31,5071
2023-11-08 17:14:38,STORE_4,1571
2023-11-29 21:44:46,STORE_49,6101
2023-12-20 18:17:14,STORE_18,4499
2023-12-15 10:55:09,STORE_2,6666
...

우리의 목표는 매주 평일(주말 제외) 오후 11시에 각 매장의 매출 합계를 계산하는 것입니다.

먼저 데이터를 로드하고 근무일을 나열합니다.

 import temporian as tp

# Load sale transactions
sales = tp . from_csv ( "sales.csv" )

# Index sales per store
sales_per_store = sales . add_index ( "store" )

# List work days
days = sales_per_store . tick_calendar ( hour = 22 )
work_days = ( days . calendar_day_of_week () <= 5 ). filter ()

work_days . plot ( max_num_plots = 1 )

그런 다음 각 근무일과 각 매장의 일일 수익을 합산합니다.

 # Aggregate revenue per store and per work day
daily_revenue = sales_per_store [ "revenue" ]. moving_sum ( tp . duration . days ( 1 ), sampling = work_days ). rename ( "daily_revenue" )

# Plot the results
daily_revenue . plot ( max_num_plots = 3 )