我正在设计一个用于处理时间序列数据的简单内部框架. 鉴于LINQ是我目前的玩具锤,我想用它敲打一切. 我想在类TimeSeries中实现方法(Select(),Where()等),以便可以使用LINQ语法来处理时间序列数据 有些事情是直截了当的,例如(从A中的x选择x 10),给出一个新的时间序列. 组合两个或多
我想存储大量时间序列(时间与值)数据点.我更喜欢使用MySQL.现在,我打算将时间序列存储为MySQL中的二进制Blob.这是最好的方法吗？解决方法:您应该将值存储为它们的任何类型(int,boolean,char),并将时间存储为日期或包含UNIX时间戳的int,无论哪种类型都更适合您的应用程序.
假设拥有Jalali日历类,是否可以将JFreeChart的TimeSeries Chart与Jalali日期一起使用？ 如果是,如何？ 谢谢解决方法:Jalali不会出现在Supported Locales之间.如果可以找到实现,则可以使用所示的方法here.
您好,我有一个小时时间序列,如果时间序列索引不在营业时间,我想掩盖它. 我可以实现我想要的工作日数据,而不是每小时数据 import datetime import pandas as pd import numpy as np from pandas.tseries.offsets import * st = datetime.datetime(2013, 1, 1) ed = datetime.date
我在列表中有很多单独的数据框,每个数据框都有多索引列,并且是针对不同时间段和长度的时间序列.我想做三件事： >汇集所有单独的数据框>任何具有相同多索引列的数据框都会追加和排序沿时间轴>具有不同多索引列的数据框将并置列轴(轴= 1) 我知道默认情况下,`pandas.concat(objs,axis =
随着时间的推移,我获得了Internet测量实验的结果,如下图所示.我正在用熊猫进行时间序列分析.某些数据下降是由于服务器中断造成的.我正在寻找平滑数据的好方法. 在更简单的内置平滑函数中,pd.rolling_max()提供了一个合理的估计值.但是,它高估了一点.我还尝试编写自己的平滑函数,当
我有一些时间序列数据,可以是1Hz,10Hz或100Hz.我加载的文件恰好是1Hz： In [6]: data = pd.read_csv("ftp.csv") In [7]: data.Time Out[7]: 0 NaN 1 11:30:08 AM 2 11:30:09 AM 3 11:30:10 AM 4 11:30:11 AM 5 11:30:12 AM 6 11:30:13 AM
我正在绘制几个“每周事件总数”的熊猫系列对象.系列events_per_week中的数据如下所示： Datetime 1995-10-09 45 1995-10-16 63 1995-10-23 83 1995-10-30 91 1995-11-06 101 Freq: W-SUN, dtype: int64 我的问题如下.所有熊猫系列的长度都相同,即从1995
我在熊猫中有两个时间序列,它们在看似随机的时间都有观测.下面的代码将创建一些示例时间序列： import numpy as np import pandas as pd s1 = pd.Series(data=np.arange(5), index=['2014-05-06 09:15:34', '2014-05-06 09:34:00', '201
我有从传感器收集的数据,看起来像： sec nanosec value 1001 1 0.2 1001 2 0.2 1001 3 0.2 1002 1 0.1 1002 2 0.2 1002 3 0.1 1003 1 0.2 1003 2 0.2 1003 3 0.1 1004 1
我有一个多级索引,它的一级索引是一个时间序列,与下面的索引非常相似： In[168]: rng = pd.date_range('01-01-2000',periods=50,freq='M') In[169]: long_df = pd.DataFrame(np.random.randn(50,4),index = rng, columns=['bar','baz','foo','zoo&#
我有一个数据帧t_unit,它是pd.read_csv()函数的结果. datetime B18_LR_T B18_B1_T 24/03/2016 09:00 21.274 21.179 24/03/2016 10:00 19.987 19.868 24/03/2016 11:00 21.632 21.417 24/03/2016 12:00 26.285 24.779 24/03/2016 13:00 26.897 24.779
我有两个熊猫数据框,格式如下： df_ts = pd.DataFrame([ [10, 20, 1, 'id1'], [11, 22, 5, 'id1'], [20, 54, 5, 'id2'], [22, 53, 7, 'id2'], [15, 24, 8, 'id1'], [16, 25, 10,
有没有办法将熊猫数据框中的列值向前移动一个月？ (请注意,我想简化列值而不是日期值). 例如,如果我有： ColumnA ColumnB 2016-10-01 1 0 2016-09-30 2 1 2016-09-29 5 1 2016-09-28 7 1 . . 2016-09-01 3 1 2016-08-31 4 7
我的数据帧低于当天(12-02〜1203).我想每天将昨天的数据(12-02 22：00〜00：00)移至今天的数据(12-03).日期/时间是多索引的.当我分析数据时,这是必需的,它一天比一天更方便.但是现在我需要分析包括昨天过去2小时在内的数据…所以我需要此数据帧操作. .. date time a
我有一年中来自三个不同传感器的时间序列数据,这些传感器大约每3分钟产生一个数据点,传感器不同步,因此它们在彼此相对的不同时间产生一个数据点输出. 该数据位于一个大约有500万条记录的表的sqlite db中.我打算使用javascript图表库dygraph显示此数据,我已经通过按传感器名称执行s
我有不同名称的DataFrame,但是都由相同的时间序列索引.现在,我想在其中添加值.到目前为止,我为此使用了一个for循环. 如果我使用df1 df2,则会得到一个具有相同索引的DataFrame,但每个名称都有一个带有所有NaN值的列.如果我使用df1.add(df2)(具有可选的fill_value = 0),则会得到一个
我的要求是在Java桌面应用程序中创建动态时间序列堆积面积图.像this的例子,但我想要堆积面积图.我发现了很多堆积面积图的示例,但它们都是基于静态数据的.解决方法:这是动态时间序列堆积面积图的示例this的修改版. import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import j
我有一个庞大的数据集,其中包含来自80年来多个位置(经纬度)的数据.我正在尝试计算整个时间范围内每个站点的a列和b列的10年平均值.以下是数据表的示例. Lat Long Year Month Day a b 46.90625 -115.46875 1950 01 01 0.0000 1.1335 46.90625 -115.46875
Backgound：我们正在使用Cassandra存储一些时间序列数据,并且正在使用准备好的语句来访问数据. 我们通过以下方式对表中的数据进行分区： >时间段(例如一周或一个月),以及 >保留政策(例如1年,5年或10年) 对于不同的表,我们需要为查询,时间段和保留策略的每种组合准备(仅在使用时)不同的
当我在R中使用acf函数时,它会绘制水平线,这些水平线表示在各种滞后下自相关的置信区间(默认为95％)： 但是,当我在python中使用statsmodels.graphics.tsaplots.plot_acf时,基于更复杂的计算,我会看到弯曲的置信区间： 请注意,在R版本中,直到滞后25为止的滞后被认为是重要的.对于相同的数
我正在尝试使用dask并行化python中的时间序列预测.数据的格式是,每个时间序列都是一列,并且它们具有月度日期的共同索引.我有一个自定义的预测函数,该函数返回具有拟合值和预测值的时间序列对象.我想将此功能应用于数据框的所有列(所有时间序列),并返回一个包含所有这些序列的新数
我正在尝试在R中绘制衰退期.请考虑以下示例,衰退期被识别为1,而非衰退期为0. Date Recession 1918-09-01 1 1918-10-01 1 1918-11-01 1 1918-12-01 1 1919-01-01 1 1919-02-01 1 1919-03-01 1 1919-04-01 0 1919-05-
我编写了以下两行代码以使用XYDataset创建图表： final XYDataset dataset = new TimeSeriesCollection(myInfo.getSeries()); JFreeChart timechart = ChartFactory.createTimeSeriesChart(myInfo.getName() + " CPU (last 72h)", "", "CPU %", dataset, fa
我正在尝试使用一种相当基本的重采样方法来处理熊猫数据框.我的数据框df由日期时间条目索引并包含价格 price datetime 2000-08-16 09:29:55.755000 7.302786 2000-08-16 09:30:10.642000 7.304059 2000-08-16 09:3
