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回答
从
已
重
采样
的
序列
中
获取
规则
python
、
pandas
、
resampling
我正在写一个函数,它必须接受
重
采样
序列
作为参数。我需要知道什么是
重
采样
规则
。003 2011-01-01 01:30:00 4 2011-01-01 02:00:00 我需要一个在输入s时返回'6H‘
的
方法
浏览 12
提问于2019-12-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用Javascript和Mongodb对时间
序列
数据进行
重
采样
javascript
、
python
、
node.js
、
mongodb
、
time
时间
序列
数据
的
数据集需要从具有不
规则
时间间隔
的
数据集转变为
规则
的
时间
序列
,可能使用插值和
重
采样
。 Python
的
就是这样做
的
一个函数。Javascript可以做同样
的
事情吗?时间
序列
数据集存储在Mongodb
中
。
浏览 1
提问于2014-07-08
得票数 4
1
回答
如何将不
规则
的
时间
序列
重
采样
到日常频率,并一直持续到今天?
python
、
pandas
、
time-series
我有一个不
规则
的
间隔(关于时间频率)熊猫数据框架。我可以使用
重
采样
命令成功地将数据帧提升到每天
的
频率,但是我
的
问题是
重
采样
在最后(预重放)数据观察时结束。我希望
重
采样
能一直持续到今天。例如,下面是不
规则
数据:Out[1]: Dates2019-03-19 17.0 4.279412 2
浏览 0
提问于2019-04-13
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在python
中
,用哪种最快
的
方法重复重复处理相同形状
的
时间
序列
数据?
python
、
pandas
、
performance
、
optimization
、
pandas-resample
什么方法是最快
的
方式重复
重
采样
相同形状
的
时刻表数据? 问题:我有30年
的
每小时时刻制,我想重新调整到年度和日历年度(
重
采样
规则
'AS')。我需要找出每年
的
平均值和金额。已经没时间了。对于我正在编写
的
脚本,这个
重
采样
步骤花费
的
时间最多,也是优化运行时
的
限制因素。因为闰年,一个人不能像每四年有8784个小时一样,以一个持续
浏览 1
提问于2021-11-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用拼音对时间
序列
进行
重
采样
ruby
、
math
、
time-series
我正在寻找一个ruby库,可以通过插值和
重
采样
将不
规则
的
时间
序列
转换为
规则
的
时间
序列
。我可以自己写一个,但如果有一个宝石可以做到这一点,那么我会使用它。
浏览 1
提问于2011-07-20
得票数 2
1
回答
Pandas:在数据点可用时对不
规则
时间
序列
进行
采样
python
、
pandas
、
time-series
、
resampling
对于不
规则
的
时间
序列
,S和我想要取至少dt分开
的
点,但不改变它们
的
时间戳。例如,考虑对以下
序列
进行
采样
: 1 5 9 2 37 1 472 time S 11 34 47 2 pa
浏览 0
提问于2015-10-28
得票数 0
1
回答
基于某些条件
的
R自举
r
下面是我
的
数据
的
快照,顶行是列名。我
的
数据大约有10k行。 v1 00000356 7 该数字是在v1
中
进行多少次
重
<
浏览 9
提问于2019-12-21
得票数 0
3
回答
八倍频程
重
采样
功能?
matlab
、
octave
在MATLAB脚本
中
,我遇到了格式为(X、tx、fx)
的
一行。这个
重
采样
函数在八度有什么等价
的
函数吗? 我不是在寻找函数(X,p,q)。根据Mathworks网站:y=重新
采样
( x,p,q)重新表示输入
序列
x,以p/q
的
速度表示原始
采样
率。Y=
重
采样
(x,tx,fs)使用多相反混叠滤波器以fs中指定
的
均匀
采样
率
重
采样
浏览 5
提问于2015-10-14
得票数 1
2
回答
计算机视觉:用不同
的
时间步骤处理数据集(3D数据或扫描)
deep-learning
、
cnn
、
lstm
、
preprocessing
、
computer-vision
问题是CT扫描是逐片进行
的
,而在一个典型
的
扫描
中
,可能有200多个切片。扫描
中
的
切片数不一致,取决于扫描机器和扫描对象
的
年龄。(2)是否可以采用类似的方法使切片(时间步骤)统一,或者有更好
的
方法?
浏览 0
提问于2018-06-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
时间
序列
数据
重
采样
sql
、
postgresql
、
time-series
、
aggregate-functions
我有一个以毫秒为单位
的
时间
序列
列
的
表,我想对时间
序列
进行
重
采样
,并将平均值应用到组
中
。我如何在Postgres
中
实现它?表结构 date x y z
浏览 4
提问于2014-10-20
得票数 4
回答已采纳
1
回答
重
采样
&计算平均值
python
、
pandas
、
mean
、
pandas-resample
我
的
数据看起来是:2018-03-17 5.0...使用后我得到以下结果:正确
的
结果应该是大约2.5而不是5。
重
采样
方法只是计算月份内第一个给定日
的
平均值,而不是考虑到值为
的
前几天
的
平均值。这个问题甚至更荒谬,例如,计算年平均时间
浏览 14
提问于2022-09-01
得票数 0
3
回答
熊猫对不
规则
时间
序列
的
重
采样
python
、
pandas
我有一个时间
序列
,看起来像这样:2018-10-12 01:00:00 02018-10-12 06:00:00data.csv", sep=",", index_col=0, parse_dates=True) 会产生这样
的
结果45:00 02018-10-12 08:15:00
浏览 5
提问于2020-05-05
得票数 4
回答已采纳
1
回答
不
规则
网格到
规则
网格
的
插补
numpy
、
scipy
、
time-series
我有一些非
规则
采样
的
一维数据(时间
序列
数据),即非恒定
采样
率。我想把这些数据转换成一个定期抽样(统一抽样率)
的
时间
序列
。我曾尝试过用线性插值来实现这一点,但是,当样本之间
的
时间有很大
的
变化时,这并不是很有效。这并不令人惊讶。我还尝试了一些特别的方法,这些方法也不是很有效。我看过几篇关于在不
规则
网格上使用匹配追踪进行插值
的
论文;但是,如何使用这种方法在
规则
网格上
获取
浏览 4
提问于2013-03-23
得票数 1
1
回答
使用xgboost处理极端不平衡问题
xgboost
、
imbalanced-data
我
的
训练数据具有极不平衡
的
类{0:8725,1:3335},具有100个特征。然而,当我对测试数据实施该模型时,我得到
的
分数只有Roc_auc: 75.2%,pr_auc: 15%,log_loss: 0.046,以及混淆矩阵:[19300 7,103 14]。我需要帮助找到最好
的
方法来增加真阳性约60%
的
耐受性假阳性,直到实际阳性
的
3倍。
浏览 6
提问于2021-02-27
得票数 0
1
回答
基于另一系列或PeriodIndex
的
重
采样
或分组聚合
python
、
pandas
、
group-by
、
time-series
我有一个时间
序列
(通常是15分钟到1天)。我想在PeriodIndex或构建在PeriodIndex上
的
另一个时间
序列
提供
的
更粗糙
的
周期上聚合这个
序列
(总和,均值)。我在下面给出了一个例子--最后一行表达了我
的
意图,但不起作用(
重
采样
的
参数是不正确
的
)。请注意,尽管我
的
示例使用了
规则
的
周期,这可以通过一些代码简单地调用resample()来根据我
浏览 0
提问于2019-08-08
得票数 0
2
回答
谷歌云-什么产品
的
时间
序列
数据清洗?
python
、
apache-spark
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-dataflow
、
google-cloud-dataproc
我有大约20 in
的
时间
序列
数据存储在大查询
中
。我目前
的
管道是:然后我在桶中下载了一个文件
的
子集: 使用Python/SFrame对数据进行插值/
重
采样
,因为有些时间
序列
数据缺少时间然而,在本地PC上需要很长时间,我猜需要几天
的
时间才能通过20 to<em
浏览 3
提问于2018-04-13
得票数 1
回答已采纳
3
回答
按任意因子对pandas数据帧进行重新
采样
python
、
pandas
、
scipy
、
signal-processing
如果你
的
索引使用datetime索引,那么Pandas
重
采样
真的很方便,但我还没有找到一个简单
的
实现来按任意
的
因子
重
采样
。例如,只需将每个索引视为任意索引,并对数据帧重新
采样
,以使其结果长度缩短4倍(并且比每隔4个数据点
获取
一次更智能)。 对于使用比datetimes短得多
的
时间刻度
的
数据
的
任何人来说,这都很有用。例如,在我
的
例子
中
,我想对音频向
浏览 3
提问于2013-11-11
得票数 1
1
回答
时间
序列
的
R自举:筛子自举
r
( bootstrap是一种通过对数据或
从
数据估计
的
模型进行
重
采样
来估计估计器或测试统计量
的
分布
的
方法。当数据是时间
序列
时,这更为复杂,因为必须以适当地捕获数据生成过程
的
依赖结构
的
方式执行自举
采样
)。对于时间
序列
,包中有块引导:引导和最大熵引导包
中
的
meboot,但我也想看看筛子引导,我听说它比块产生更好
的
结果。我已经做了求救和,但什么也找不到。
浏览 13
提问于2012-08-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何从不
规则
数据
中
每分钟生成一个值?
python
、
pandas
、
time-series
、
pandas-groupby
从
csv导入数据
的
时间如下所示:2011年11月11日11:112011年11月11日11:112011年11月11日11我尝试了不同
的
选择组合和
重
采样
。')df.to_csv('
浏览 5
提问于2022-01-04
得票数 0
2
回答
每月对熊猫进行
重
采样
,并指定开始日期
python
、
pandas
我正在创建一个具有随机日期和随机整数值
的
pandas DataFrame,我想按月对其进行重新
采样
,并计算整数
的
平均值。= pd.DataFrame({'Month': dates, 'Integers': ints}) 问题是,
重
采样
的
月份总是
从
第一天开始我使用
的
是pandas 1.1
浏览 2
提问于2020-12-05
得票数 1
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