我有两个间隔不均匀的时间序列,每一个度量都将同一系统的属性分开。这两个系列的数据点没有在同一时间取样,而且序列的长度也不相同。我想把从A序列到B行的每一行进行时间上最接近的匹配。我想的是在A中添加一个列,其中包含B中最近行的索引,这两个序列都有一个以Unix时间度量的时间列(例如。1459719755)。
例如,给定两个数据集
a time
2 1459719755
4 1459719772
3 1459719773
b time
45 1459719756
2 1459719763
13 1459719766
22 1459719774
第一个数据集应更新为
a time
我有两个循环:
for x = 1:100
tic
for n=1:x
#some code
t(n) = toc
end
plot(t)
end
for y = 1:100
tic
for n=1:y
#some code
t(n) = toc
end
plot(t)
end
如果我只运行一个for循环并绘制时间,它就能完美地工作。但是,如果我运行两个循环,并坚持从第一系列到第二系列绘图,我会在图中得到很多线。
我想要的只是两个图形,表示绘制的函数的两次。
我有一系列具有MySQL日期和时间属性的表,其中每个表可以由数千行组成。我需要能够交互地读取这些表,以便检索满足日期范围的这些行。所以我的SQL可能是:
select column_1, column_2 from table_name where createddate between '2011-01-01' and '2011-01-31';
一些查询也可以从第x天的时间p到第z天的时间q。
日期是MySQL类型DATE,时间是TIME类型。
有人知道优化这类查询的好方法是什么吗?我可以在日期和时间列上创建索引,使用时间戳作为替代,等等。
谢谢
摩根先生。
我必须首先动态地删除所有的系列,然后添加更多的系列到海图和海斯托克。我采用以下方法来实现这一目标:
while (highcharts.series[0]) {
highcharts.series[0].remove(true);
}
allSeries = []; //it has all the new series to be added
allSeries.forEach(function (series) {
highcharts.addSeries(series);
});
但这是一项非常繁重的工作,需要很长时间。是否有任何方法能以一种成本效益高的方式实现这一目
我在熊猫的选择和索引方面有点慢。
我有一个日期时间序列,我试图从其中选择某些元素,以及它们的日期时间索引,以便将它们附加到新的序列中。示例:
import pandas as pd
x=pd.Series([11,12,13,14,15,16,17,18,19,20])
for i in range(len(x)):
print x.ix[i]
给出输出:
runfile('C:/Users/AClayton/WinPython-64bit-2.7.5.3/python-2.7.5.amd64/untitled6.py', wdir='C:/Users/ACl