Coder des GAN pour séries temporelles
Données temporelles
Au-delà des tableaux
Imaginez une liste de vos chansons préférées. Vous avez le titre, l'artiste et l'année. L'ordre dans lequel vous les listez n'a pas vraiment d'importance. C'est ce qu'on appelle des données tabulaires classiques. Maintenant, imaginez que vous suivez le nombre d'écoutes d'une chanson, jour après jour. Soudain, l'ordre devient crucial. Le nombre d'écoutes du mardi suit celui du lundi. C'est ça, une série temporelle.
Une série temporelle est une suite de points de données collectés à des intervalles de temps successifs. Contrairement à un tableau simple où chaque ligne est indépendante, dans une série temporelle, les données sont ordonnées par le temps. Cette dimension temporelle est la clé. Elle nous permet de voir des tendances, des cycles et des motifs qui n'apparaîtraient pas autrement. La valeur d'aujourd'hui dépend souvent de celle d'hier.
Charger des données avec Pandas
Pour travailler avec des données en Python, la bibliothèque la plus populaire est . C'est un outil incroyablement puissant pour manipuler et analyser des données, en particulier des données structurées comme celles des tableaux ou des séries temporelles. Notre première étape sera toujours de charger nos données dans une structure Pandas appelée DataFrame.
Supposons que nous ayons un fichier nommé visites.csv qui contient le nombre de visiteurs quotidiens d'un site web. Voici comment nous pouvons le charger :
import pandas as pd
# Charger les données depuis un fichier CSV
df = pd.read_csv('visites.csv')
# Afficher les 5 premières lignes
print(df.head())
L'exécution de ce code affichera un tableau. Vous remarquerez probablement que la colonne contenant la date est traitée comme du simple texte (object en jargon Pandas). Pour que Pandas comprenne qu'il s'agit d'une dimension temporelle, nous devons la convertir.
Donner un sens au temps
La force des séries temporelles vient de la reconnaissance explicite du temps. Nous devons donc convertir notre colonne de dates en un format spécial que Python peut interpréter. Pandas nous facilite la tâche avec des objets dédiés comme le (pour une date unique) et le DatetimeIndex (pour une séquence de dates servant d'index).
La fonction to_datetime est parfaite pour cela. Une fois la conversion faite, il est courant de définir cette colonne de dates comme l'index du DataFrame. Cela rend la sélection et la manipulation des données basées sur le temps extrêmement efficaces.
# Convertir la colonne 'date' en objets datetime
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# Définir la colonne 'date' comme nouvel index du DataFrame
df.set_index('date', inplace=True)
# Afficher les 5 premières lignes avec le nouvel index
print(df.head())
Maintenant, notre DataFrame est correctement configuré. L'index n'est plus une simple suite de nombres (0, 1, 2...), mais une véritable échelle de temps.
Visualiser l'évolution
Le dicton "une image vaut mille mots" est particulièrement vrai pour les séries temporelles. Un simple graphique peut révéler des tendances (la valeur augmente-t-elle ou diminue-t-elle globalement ?), des saisonnalités (y a-t-il un pic chaque week-end ?) ou des anomalies (un pic soudain et inattendu). Pour cela, nous utiliserons Matplotlib, une autre bibliothèque fondamentale de l'écosystème Python.
import matplotlib.pyplot as plt
# Créer un graphique simple à partir du DataFrame
df['visiteurs'].plot(figsize=(10, 5))
# Ajouter un titre et des étiquettes
plt.title('Visiteurs quotidiens du site web')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Nombre de visiteurs')
# Afficher le graphique
plt.show()
Ce graphique nous montre immédiatement l'histoire cachée dans nos données. Nous pouvons voir comment le nombre de visiteurs évolue, repérer les jours de forte affluence et ceux plus calmes. Cette première visualisation est une étape fondamentale avant toute analyse plus poussée.
Testons maintenant vos connaissances.
Qu'est-ce qui distingue fondamentalement une série temporelle d'un ensemble de données tabulaires classique ?
Après avoir chargé un fichier CSV dans un DataFrame Pandas, la colonne de dates est souvent de type object. Quelle fonction Pandas est la plus appropriée pour la convertir en un format de date/heure ?
Vous avez maintenant les bases pour manipuler des données temporelles en Python. Vous savez comment les charger, leur donner un format temporel correct et en faire une première visualisation. C'est le point de départ de toute analyse de séries temporelles.