在python中创建时间序列数据
在python中创建时间序列数据
提问于 2018-08-06 07:31:32
我有两个numpy数组中的数据：
data = [0.1, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7]
time = [10,25, 27, 35, 42]data对应于time等效索引处的值
我想基于一个新的time数组创建另一个数组，如下所示：
newtime = [10, 20, 30, 40, 50]新的数据数组应该如下所示：
[0.1, 0.1, 0.4,0.6, 0.7]其对应于每个新时间的data的值。例如，在10s时，该值为0.1，而在20秒时，该值未更改，因此两者都应为0.1
问题是用python从数据数组和时间数组创建“新数据”numpy最简单的方法是什么？除了numpy，我也很乐意尝试其他的python库。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-06 07:59:53
使用searchsorted可能是最快的方法之一。
import numpy as np
data = np.array([0.1, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7])
time = np.array([10,25, 27, 35, 42])
newtime =np.array([10, 20, 30, 40, 50])
newdata = data[ np.searchsorted(time, newtime, side="right") - 1 ]
print(newdata)这将打印出来
[ 0.1 0.1 0.4 0.6 0.7]Stack Overflow用户
发布于 2018-08-14 01:50:39
对于这个任务，你可以使用RedBlackPy，它在linux和macosx上的Python3中是受支持的。RedBalckPy.Series类支持方便的时间序列功能，它始终保持键的排序。在这种情况下，您不需要创建新的Series，因为插值是内置在getitem运算符(Serieskey)中的。您可以使用插值访问任何关键点(在您的情况下为floor)。请参见下面的代码示例：
import redblackpy as rb
# yours data and time
data = [0.1, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7]
time = [10,25, 27, 35, 42]
# create Series object with floor interpolation type
series = rb.Series( index=time, values=data, dtype='float64',
interpolate='floor' )
# now you can access at any key using interpolation,
# it does not create new element, it just use neighbours (t_1 < key < t_2)
# in our case we set floor interpolation, so we get value for t_1
print(series[10]) # prints 0.1
print(series[20]) # prints 0.1
print(series[30]) # prints 0.4
print(series[40]) # prints 0.6
print(series[50]) # prints 0.7
# print Series, Series does not insert this keys
print(Series)最后一次打印结果如下：
Series object Untitled
10: 0.1
25: 0.3
27: 0.4
35: 0.6
42: 0.7有关更多代码示例，请参阅TowardsDataScience上的文章。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51699015
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