<jupyter_start><jupyter_text>**Series temporais com Pandas**<jupyter_code># Carregando um arquivo  de logs no formato do sqlite
import pandas as pd
from db import DB

database = DB(filename='res/logs.sqlite3',dbtype='sqlite')
database.tables
logs = database.tables.log.all()
logs.head()
# ao verificar os tipos de dados do df podemos constatar que a coluna 'data' nao eh do tipo data entao eh necessário fazer uma conversão
logs.dtypes
logs['date'] = pd.to_datetime(logs['date'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
logs.dtypes
# agora podemos adicionar um indice no campo data para otimizar a busca ( a partir de agora nosso indice eh o campo date e nao mais o serial)
logs.set_index(['date'],inplace=True)
logs.head()
# neste momento podemos pesquisar utilizando parametros de data como por exemplo pequisar o numero de registros de registros de 2017
logs['2017'].size
# ou so numero de registros do dia 3/1/2017 as 10 horas
logs['2017-01-03 10'].size
# ou mesmo um slice para rescuperar os registros em um intervalo de horarios
logs['2017-01-03 10:35:01':'2017-01-03 10:37']<jupyter_output><empty_output>
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