问用Python平滑的方式绘制时间序列的导数

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我有一个像这样的长熊猫时间序列：

2017-11-27 16:19:00     120.0
2017-11-30 02:40:35     373.4
2017-11-30 02:40:42     624.5
2017-12-01 14:15:31     871.8
2017-12-01 14:15:33    1120.0
2017-12-07 21:07:04    1372.2
2017-12-08 06:11:50    1660.0
2017-12-08 06:11:53    1946.7
2017-12-08 06:11:57    2235.3
2017-12-08 06:12:00    2521.3
....
dtype: float64

我想把它和它的导数一起画出来。根据定义，我以这种方式计算导数：

numer=myTimeSeries.diff()
denominat=myTimeSeries.index.to_series().diff().dt.total_seconds()/3600
derivative=numer/denominat

由于δ时间的一些值(即以面额表示)非常接近(有时等于)，所以我在导数中得到了一些inf值。实际上，我得到了这个：

时间序列蓝色(左标度)，导数绿色(右标度)

现在，我想平滑导数，使它更加可读性。我尝试过不同的手术，比如：

• 计算较高期间的差额：

为数字和分母设置periods=5

• 使用移动平均值和：smotDeriv=derivative.rolling(window=10,min_periods=3,center=True,win_type='boxcar').mean()获取：

​

我还使用了不同的窗口类型，没有进行任何有用的更改。

• 我也想剪下这些值，但我不知道用哪个有效值作为最小值和最大值。我尝试了25%和75%的分位数，但没有任何优势。
• 我还绑定了使用pykalman的Kalman滤波器： derivative.fillna(0,inplace=True) kf = KalmanFilter(initial_state_mean=0) state_means,_ = kf.filter(derivative.values) state_means = state_means.flatten() indexDate=derivative.index derivativeKalman=pd.Series(state_means,index=indexDate)

为了得到这个：

​

​

实际上，我找不到任何有用的改进。如果可能的话，你能建议我提高图表上的导数图的可读性吗？很明显，我会剪掉一些导数的峰值，得到一个光滑的曲线，它近似于真值。我尝试过关于窗口类型、句点等的不同组合。没有任何结果。关于卡尔曼滤波器，我不是专家，比如说新手，所以我在这之后使用了默认值。我还找到了filterpy库，它实现了Kalman滤波器，但我没有找到如何在不设置启动参数的情况下使用。