时间序列分析在商业预测、科学研究以及许多其他领域中扮演着基础且关键的角色。尽管Python生态系统提供了如pandas这样的工具，但在处理复杂的时间基础聚合和可视化时，这些工具可能显得冗长且并非最优。为了解决这一问题，pytimetk 库应运而生，它旨在简化时间序列的操纵和可视化过程，同时提供计算效率。
Pytimetk 的核心优势
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• 速度提升：利用极地（polars）后端，
pytimetk在时间序列操作中实现了3倍到3500倍的速度提升。 -
• 代码简洁：提供简洁、可读的语法，减少代码的复杂性。
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• 功能丰富：包括时间序列的汇总、填充、异常检测和校正、增强特征等。
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• 易于使用：即使是初学者也能快速上手，快速进行时间序列分析。
安装 Pytimetk
你可以通过 pip 安装 pytimetk 的最新稳定版本：
pip install pytimetk或者，你也可以安装开发版本：
pip install git+https://github.com/business-science/pytimetk.git快速入门
以下是一个使用 pytimetk 的 summarize_by_time 函数的简单示例：
import pytimetk as tk
import pandas as pd
# 加载示例数据集
df = tk.datasets.load_dataset('bike_sales_sample')
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])
# 按时间频率汇总数据
df_summary = df.groupby("category_2").summarize_by_time(
date_column='order_date',
value_column= 'total_price',
freq="MS",
agg_func=['mean', 'sum']
)在这个示例中，我们首先导入了 pytimetk 库和 pandas。然后，我们加载了一个示例数据集，并将其 order_date 列转换为 datetime 类型。最后，我们使用 summarize_by_time 函数按月（”MS”）频率汇总了每个类别的平均和总价格。
结语
pytimetk 是一个革命性的时间序列分析工具，它不仅提高了时间序列分析的速度，还简化了代码的复杂性。无论是数据科学家、分析师还是Python开发者，pytimetk 都能帮助你更高效地进行时间序列分析。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Pytimetk ，一个超强的python库
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