面试题：Python中Pandas时间序列数据处理的专家级问题

Question

假设有一个非常大的时间序列数据集（内存无法完全容纳），数据以CSV文件形式存储，包含时间戳'timestamp'和数值'value'。要求在Python中使用Pandas和Dask（假设已安装），对数据进行以下操作：1. 以每季度为间隔进行重采样，计算每个季度的平均值；2. 对重采样后的数据，去除异常值（例如，大于均值3倍标准差的值）；3. 对处理后的数据进行可视化（简单示意如何进行即可）。请给出完整的代码思路和关键代码片段。

Answer 1

代码思路

1. 使用Dask读取CSV文件：由于数据量过大无法完全载入内存，利用Dask的read_csv方法读取CSV文件，Dask会以分块的方式处理数据。
2. 将时间戳列转换为日期时间类型：以便进行后续的重采样操作。
3. 按季度重采样并计算平均值：使用resample方法按季度对数据进行重采样，并计算每个季度数值的平均值。
4. 去除异常值：计算重采样后数据的均值和标准差，筛选出不大于均值3倍标准差的数据。
5. 可视化处理后的数据：使用合适的绘图库（如Matplotlib）对处理后的数据进行可视化展示。

关键代码片段

import dask.dataframe as dd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 1. 使用Dask读取CSV文件
df = dd.read_csv('your_file.csv')

# 2. 将时间戳列转换为日期时间类型
df['timestamp'] = dd.to_datetime(df['timestamp'])

# 3. 按季度重采样并计算平均值
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('Q').mean().reset_index()

# 4. 去除异常值
# 将Dask DataFrame转换为Pandas DataFrame以进行计算，因为Dask在这方面操作相对复杂
pandas_df = resampled_df.compute()
mean_value = pandas_df['value'].mean()
std_value = pandas_df['value'].std()
filtered_df = pandas_df[pandas_df['value'] <= mean_value + 3 * std_value]

# 5. 可视化处理后的数据
plt.plot(filtered_df['timestamp'], filtered_df['value'])
plt.xlabel('Quarter')
plt.ylabel('Average Value')
plt.title('Quarterly Averages after Outlier Removal')
plt.show()