# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 23 11:27:50 2021

@author: hp
"""


import pandas as pd
import numpy as np
import os

os.chdir("C:\\Users\\hp master\\OneDrive\\Escritorio\\series tiempo")
os.listdir()

#%%

indices = pd.read_csv('Index2018.csv') 

indices.columns

indices.head()

#%%
'''
###################################################
###################    Transformación de datos
###################################################
'''

'''Convertimos la columna date en tipo fecha'''

indices.date = pd.to_datetime(indices.date, dayfirst = True)

indices.head()

indices.date.describe()

#%%

'''Indexando la tabla con fechas

En series de tiempo, es importante que los índices de las tablas sean las fechas.
'''

indices.set_index("date",inplace=True)

indices.head()

#%%

'''Establecemos la frecuencia

Recordemos que la frecuencia en las series de tiempo debe mantenerse constante
'''

indices.head(10)

indices = indices.asfreq("d")

indices.head(10)

indices = indices.asfreq("b")

indices.head(10)

#%%

''' Manejo de valore faltantes

Veremos que el manejo de faltantes en series de tiempo es un problema ligeramente
diferente al caso de tablas no temporales
'''

indices.isna().sum()

nan_rows = indices[indices.isnull().any(1)]
nan_rows

indices.spx = indices.spx.fillna(method="ffill")
indices.dax = indices.dax.fillna(method="bfill")
indices.ftse = indices.ftse.fillna(method="ffill")
indices.nikkei = indices.nikkei.fillna(value=indices.nikkei.mean())

indices.isna().sum()

nan_rows = indices[indices.isnull().any(1)]
nan_rows

# Eliminación de columnas

# del tabla["nombre_columna"]


#%%


