我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
对时间序列的index进行resample是很常见的操作。比如，按日、周、月、季度统计用户新增、活跃、累计等，就需要对用户表进行resample操作。 pandas 的resample函数可以轻松地对时间序列数据进行重采样，并按照一定的频率聚合数据。但是因为spark中没有index的概念，所以做起来并不容易。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。
根据视频与音频之间的比较 , 如果视频比音频快 , 那么增大视频帧之间的间隔 , 降低视频帧绘制速度 ; 如果视频比音频慢 , 那么需要丢弃部分视频帧 , 以追赶上音频的速度 ;
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。
我们看看上面代码，就是先给出一个1-30号的series，l然后聚合成左闭右开的5个区间[1,8)，[8,15)，[15,22)，[22-29)，[29-5(下个月))，每个区间的值就为单个区间值之和。由于29号往后只有29号和30号有值，所以只有两个值
现代气候学认为在相当长的时间段（一般认为是 30 年）中，变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中，如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势，那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平（异常，anomaly）.
随着分布式系统的发展，系统中设备之间数据交互的实时性、可靠性以及高安全性需求更加迫切，使得以太网技术无法适用于相应的业务领域。时间触发以太网将时间触发技术的实时性、确定性与传统以太网的优势相结合，有效地解决了传统以太网无法满足高实时性、可靠性需求的弊端，被广泛应用于航天航空、工业控制等具有高实时性、高安全性需求的领域。由于时间触发以太网的实时性和确定性是以高精度的全局同步时钟为基础的，因此精确时间同步是时间触发以太网技术研究的基础，具有重要的研究价值和广阔的应用前景。
在日常的数据处理工作中，我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具，其中之一是Pandas库。在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
最近我们被客户要求撰写关于KShape对时间序列进行聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
2 . 效果展示 : 使用的是湖南卫视的直播源 rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种，我们将在这里讨论：
1 . x264 编码操作 : 调用 x264 库的 x264_encoder_encode 方法 , 将图像数据编码成 H.264 数据帧后 ;
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中，我们将讨论几个 Scikits 项目，例如：
软编（解）的时候CPU负载重，性能比硬编（解）低，但是通用性更好；硬编（解）性能高但是兼容性问题比较突出，特别是在Android平台，碎片化严重，MediaCodec的坑也是不少
电力系统是时间相关系统,无论电压、电流、相角、功角变化,都是基于时间轴的波形。近年来,超临界、超超临界机组相继并网运行,大区域电网互联,特高压输电技术得到发展。电网安全稳定运行对电力自动化设备提出了新的要求,特别是对时间同步,要求继电保护装置、自动化装置、安全稳定控制系统、能量管理系统和生产信息管理系统等基于统一的时间基准运行,以满足同步采样、系统稳定性判别、线路故障定位、故障录波、故障分析与事故反演时间一致性要求。确保线路故障测距、相量和功角动态监测、机组和电网参数校验的准确性,以及电网事故分析和稳定控制水平,提高运行效率及其可靠性。未来数字电力技术的推广应用,对时间同步的要求会更高。
作者|周翔 上个月 22 日，备受瞩目的 CVPR 2017 最佳论文在夏威夷会议中心揭晓。本届 CVPR 2017 共有两篇最佳论文（分别被康奈尔和清华团队、以及苹果团队拿下），两篇最佳论文提名，以及一篇最佳学生论文。 除了这些获奖论文之外，CVPR 2017 还收录了一些非常有意思的论文。其中，师从张世富教授的哥伦比亚大学在读博士寿政的论文——“Convolutional-De-Convolutional Networks for Precise Temporal Action Localizat
视频流媒体中程中视频数据的传输占据了绝大部分的带宽，如何提升编码效率，使用更少的带宽，提供更优质的画面质量，是音视频开发人员一直努力的重点。HEVC(High Efficiency Video Coding，也叫H.265)编码格式的推出，给这一方向带来了突破点，但由于其算法复杂度较高，前期未曾得到普遍应用，而随着移动设备计算能力的提高和越来越多的设备开始支持HEVC的硬件编/解码，直播平台也开始逐渐引入HEVC视频格式。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
1、 现场总线高速数据传递：即主站周期的向从站发送输出信息并周期地读取从站的输入信息 2、 Output Valid：输出有效，指的是主站输出有效，表示的是从站将数据帧中对应数据从同步管理器通道上下载下来的一个过程。 3、 Input Latch：输入锁存，锁存信号（LATCH0/1）用于给外部信号打上时间戳（time stamp） (在DC模式下主站对时的过程中，一般指的是从站锁存主站数据帧到达的时间戳，然后将该时间戳数据写入到同步管理器通道上，让主站取走方便主站进行从站之间时间偏移补偿和漂移补偿)。 4、 (Output)Shift Time：指的是主站发送数据帧的起始时间到与从站Sync0 Event事件信号触发之间的时间间隔。 5、 (Input)Shift Time：只对输入模块有效，表示输入有效信号，指的是Sync0 Event事件信号后的一个固定延时时间或者Sync1 Event事件信号，用于设置Input Latch触发信号。 6、 SM Event：EtherCAT总线通信的机制就是Frame数据帧到达从站后会触发SM Event事件信号 7、 Sync0 Event：同步事件信号是由我们在主站TwinCAT上自定义的一个时间同步触发事件信号，SYNC0 是最常用的同步信号，由DC产生，固定周期触发 8、 Sync1 Event：指的是Input Latch输入锁存的一个事件触发信号，SYNC1信号不独立存在，通常是在SYNC0触发之后，延时一段时间触发，SYNC1触发周期可以是SYNC0的整数倍
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/
Pandas 提供了强大的时间序列处理功能，使得对时间序列数据进行高级分析变得更加灵活和方便。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的高级时间序列分析技术，并通过实例演示如何应用这些功能。
首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注：如果有帮助，欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
在时间感知的媒体处理链中，在视频内容的获取、处理、生产和消费等过程中，时间与同步是非常重要的。如下图所示，按照视频生产和传输的工作流程来说，其中的各个步骤都需要对时间信息进行记录或者处理。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
为了满足网络设备对时间同步精度越来越高的要求，通过对IEEE 1588协议标准和当前以太网时间同步方案的研究，提出了一种采用FPGA硬件来实现时钟同步的方法。基于FPGA与ARM开发平台，自主设计实现了支持IEEE 1588标准的主从时钟同步系统，该系统具有成本低廉，移植性强的特点。通过在该平台上对千兆以太网环境中的时间精度进行测试，标记精度优于50ns。
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言，可以用于研发和生产。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
Python生态系统正在不断的成长和壮大，并可能成为应用机器学习的主要平台。
任何对时间要求苛刻的需求都是我们的敌人，在必要的时候我们只有增加硬件成本来消灭它；比如你要8个数码管来显示，我们在没有相关的硬件支持的时候必须用MCU以动态扫描的方式来使其工作良好；而动态扫描将或多或少的阻止了MCU处理其他的事情。在MCU负担很重的场合，我会选择选用一个类似max8279外围ic来解决这个困扰；然而庆幸的是，有着许多不是对时间要求苛刻的事情：例如键盘的扫描，人们敲击键盘的速率是有限的，我们无需实时扫描着键盘，甚至可以每隔几十ms才去扫描一下；然而这个几十ms的间隔，我们的MCU还可以完成许多的事情；
由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：正负样本必须是1：1吗？1：1效果就一定最好吗？答：不一定）
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
授时设备从北斗导航卫星或者GPS导航卫星的信号上获取标准的时间信息，将这些信息通过各种类型的接口传输给需要时间信息的设备（计算机、主控器、采样设备、RTU等），这样就可以达到单个设备的时间校准或者多个系统的时间同步，这个过程就叫做卫星授时。 二:卫星授时工作原理
时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。 需要把当前时间设置为index df=df.set_index('time
Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。但是，当处理过于庞大的数据时，单个内核上运行的 Pandas 就会变得力不从心，人们不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而，为了提高性能而做的这种权衡会带来陡峭的学习曲线。
capinfos是Wireshark默认配套安装的命令行工具之一，从其命名来看也能顾名思义，主要用于显示抓包文件的信息，如文件格式、数据包数量、时间范围（首尾包）、数据包类型等。
训练深度视频模型比训练其对应图像模型慢一个数量级。训练慢导致研究周期长，阻碍了视频理解研究的进展。按照训练图像模型的标准做法，视频模型训练使用了固定的mini-batch形状，即固定数量的片段，帧和空间大小。
UART（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发器）是一种双向、串行、异步的通信总线，仅用一根数据接收线和一根数据发送线就能实现全双工通信。典型的串口通信使用3根线完成，分别是：发送线（TX）、接收线（RX）和地线（GND），通信时必须将双方的TX和RX交叉连接并且GND相连才可正常通信，如下图所示：
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