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在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。将数据转换为更大的时间间隔。 重采样的应用 重采样的应用十分广泛： 在财务分析中，股票价格或其他财务指标可能以不规则的间隔记录。...在创建时间序列可视化时，通常需要以不同的频率显示数据。重新采样够调整绘图中的细节水平。 许多机器学习模型都需要具有一致时间间隔的数据。在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。...) print(quarterly_data) print(annual_data) 在上述示例中，我们首先创建了一个示例的时间序列数据框，并使用resample()方法将其转换为不同的时间频率（每月...1、指定列名 默认情况下，Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引，这些索引应该是时间类型。但是，如果希望基于特定列重新采样，则可以使用on参数。
例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...resample()只在DataFrame的索引为日期或时间类型时才对数据进行重新采样。...，我们首先将' date '列转换为日期类型，然后将其设置为DataFrame的索引。...Pandas 中的 Grouper 函数提供了一种按不同时间间隔（例如分钟、小时、天、周、月、季度或年）对时间序列数据进行分组的便捷方法。...在Pandas中，使用dt访问器从DataFrame中的date和time对象中提取属性，然后使用groupby方法将数据分组为间隔。
p=33550 原文出处：拓端数据部落公众号 什么是时间序列？ 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。...apple_price_history.index.day_name() 频率选择 当时间序列是均匀间隔的时，可以在Pandas中与频率关联起来。...我们经常需要降低（下采样）或增加（上采样）时间序列数据的频率。如果我们有每日或每月的销售数据，将其降采样为季度数据可能是有用的。或者，我们可能希望上采样我们的数据以匹配另一个用于进行预测的系列的频率。...苹果公司的销售在第四季度达到峰值就是亚马逊收入中的一个季节性模式的例子。 周期性 周期性指的是在不规则时间间隔内观察到的明显重复模式，如商业周期。...严格平稳：数学定义的平稳过程。 在一个平稳的时间序列中，时间序列的均值和标准差是恒定的。此外，没有季节性、周期性或其他与时间相关的结构。通常首先查看时间序列是否平稳，以更容易理解。
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。...时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻。 固定时期（period），如2008年1月或2020年全年。...时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。时期（period）可以被看做间隔（interval）的特例。 本文内容包括，索引、选取、子集构造，日期的范围、频率以及移动基础等。...对于大部分应用程序而言，这是无所谓的。但是，它常常需要以某种相对固定 的频率进行分析，比如每日、每月、每15分钟等（这样自然会在时间序列中引入缺失值）。
增加刷新间隔（index.refresh_interval）：Elasticsearch 中默认的刷新间隔设置为 1 秒，但如果你的搜索流量很小，你可以增加这个值来优化索引速度。...在实际的操作中，如果你在短时间里需要大量地写入数据，那么增加这个数值可以提高写入的速度。等数据写入完毕后，你再可以调整回来。...如果你的查询具有日期范围过滤器，则按日期组织数据：对于日志记录或监控场景，按每日、每周或每月组织索引并获取指定日期范围的索引列表有助于提高性能。...扩展如果你的查询具有日期范围过滤器，则按日期组织数据：对于大多数日志记录或监控场景，按每日、每周或每月组织索引并获取指定日期范围的索引列表有助于提高性能。...使用 Curator 旋转数据：Curator 可以使用其众多过滤器帮助识别满足特定条件的索引和快照，例如 60 多天前创建的索引或未能完成的快照。Elastic Stack 里含有索引生命周期管理。
举几个例子: 一段时间内的股票价格 每天，每周，每月的销售额 流程中的周期性度量 一段时间内的电力或天然气消耗率 在这篇文章中，我将列出20个要点，帮助你全面理解如何用Pandas处理时间序列数据。...1.不同形式的时间序列数据 时间序列数据可以是特定日期、持续时间或固定的自定义间隔的形式。 时间戳可以是给定日期的一天或一秒，具体取决于精度。...我们可以获得存储在时间戳中的关于日、月和年的信息。...偏移量 假设我们有一个时间序列索引，并且想为所有的日期偏移一个特定的时间。...S.resample('3D').mean() 在某些情况下，我们可能对特定频率的值感兴趣。函数返回指定间隔结束时的值。
时间间隔（interval）和时间段：引用特定开始和结束点之间的时间长度；例如，2015 年。...时间增量或间隔（duration）：引用确切的时间长度（例如，间隔为 22.56 秒）。 在本节中，我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。...这个简短的章节绝不是 Python 或 Pandas 中可用的时间序列工具的完整指南，而是用户应如何处理时间序列的广泛概述。...对于时间增量或间隔，Pandas 提供Timedelta类型。...一般情况下，索引数据的优势（操作期间的自动对齐，直观的数据切片和访问等）仍然有效，并且 Pandas 提供了一些额外的时间序列特定的操作。 我们将以一些股票价格数据为例，看看其中的一些。
([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val]) array([10, 12, 12, 16]) 3. clip() Clip() 用于将值保留在间隔的数组中...np.percentile(b, 30, axis=0)) 30th Percentile of b, axis=0: [5.13.5 1.9] 6. where() Where() 用于从满足特定条件的数组中返回元素...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。 ...Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签
； 开始和结束时间可以在不同时区； 两种事件都可以： 每隔 N 天重复； 每周重复，可选择一周中的某几天；也可以每隔几周重复； 每月重复，可选择每月某天或某周几； 每年重复； 可以设置永久重复、重复到某日期...第 3 部分：重复的全天事件 正如我们可能记得的初始问题描述： “全天事件和时间事件都： 可以每天重复，或每 N 天重复一次； 可以每周重复，在一周中的某些天；同样，它可以每两周或更多周重复一次； 可以每月重复...，在某一天或某一周的某一天； 可以每年重复； 重复事件可以无限期进行，或持续到某个特定日期，或重复特定次数；“ 在本节中，我们将只讨论全天事件。...现代数据库系统如 Postgres 和 MySQL 原生支持存储数组：Postgres 有一个数组类型，它们都有 JSON 类型，所以你可以在单个表列中存储整个数组。...例如，2 月 29 日出生的人的生日如何处理？我们可能会禁止创建这样的事件，或让用户选择提前或延后一天。同样，每月 31 日的重复事件在短月也需要特殊处理。
在本章中，我们将研究许多这些功能，包括： 创建具有特定频率的时间序列 日期，时间和间隔的表示 用时间戳表示时间点 使用Timedelta表示时间间隔 使用DatetimeIndex建立索引 创建具有特定频率的时间序列...用日期偏移量表示数据间隔 将时间段固定到一周，一月，一季度或一年中的特定日期 用时间段建模时间间隔 使用PeriodIndex建立索引 用日历处理假期 使用时区标准化时间戳 移动和滞后时间序列 在时间序列上执行频率转换...这些通常是确定两个日期之间的持续时间或从另一个日期和/或时间开始的特定时间间隔内计算日期的结果。...Period允许您根据频率（例如每天，每周，每月，每年，每季度等）指定持续时间，它将提供一个特定的开始和结束Timestamp，代表特定的时间间隔。...PeriodIndex索引可用于将数据与特定时间间隔相关联，并且能够对每个间隔中的事件进行切片和执行分析。
排序算法基础概念 排序算法是将一组数据按照特定的顺序（通常是升序或降序）进行重新排列的算法。常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等等。...具体步骤示例（以升序为例）： 首先，将数组的第一个元素看作是已经排好序的序列，长度为 1。 然后从第二个元素开始，依次将后面的元素插入到前面已排好序的序列中。...间隔序列（增量序列）的概念 在一些改进的排序算法（比如希尔排序）中会用到间隔序列（增量序列）。它是指在排序过程中，确定元素比较和移动的间隔大小的序列。...例如插入排序在最坏情况下（数组是逆序的），时间复杂度是 O(n²)，因为对于每个元素，都可能需要和前面已经排好序的所有元素依次比较和移动；在最好情况下（数组已经有序），时间复杂度是 O(n)，只需要进行...例如插入排序中，外层循环控制遍历整个数组（从第二个元素开始），内层循环用来在已排好序的部分序列里找到合适的插入位置，进行元素的比较和移动。
常见的桶聚合包括 Terms（按字段值分组）、Date Histogram（按时间间隔分组）、Range（按范围分组）等。...下面是一些常用的分桶聚合类型： terms：基于文档中某个字段的值，将文档分组到各个桶中。 date_histogram：基于日期字段，将文档按照指定的时间间隔分组到各个桶中。...以下是一个例子，我们根据价格字段创建一个间隔为 50 的直方图： GET /products/_search { "size": 0, "aggs" : { "prices" : {...” 是一个 histogram 聚合，它以 50 为间隔将产品的价格划分为一系列的桶。...nested 类型允许你将一个文档中的一组对象作为独立的文档进行索引和查询，这对于拥有复杂数据结构（例如数组或列表中的对象）的场景非常有用。
在Linux中，可以使用crontab来设置和管理任务计划。crontab是一个用于定期执行命令或脚本的工具，可以按照指定的时间间隔自动运行任务。...以下是一些常见的使用crontab来设置任务计划的步骤： 查看现有的crontab任务：使用以下命令可以查看当前用户的crontab任务列表： crontab -l 编辑或创建新的crontab任务：使用以下命令可以编辑或创建一个新的...如果在小时位置上使用了特定的数字，而其他位置上使用了星号（*），表示任务将在每天的特定小时执行。 如果在日期位置上使用了特定的数字，而其他位置上使用了星号（*），表示任务将在每月的特定日期执行。...请注意，星号（*）表示通配符，意味着该时间单位的所有取值都适用。而特定的数字表示具体的取值，例如1代表1号，2代表2点等。 根据具体需求，可以根据时间单位的优先级来设置crontab任务的时间间隔。...请确保设置正确的时间间隔，以确保任务按预期执行。 每分钟，用 * 每2分钟，则用*/2 每5分钟，则用*/5 其他依次类推，绝大部分任务都是在分钟和小时2个参数进行调整。
例如链表、数组或字符串 要求找到最长/最短的子字符串，子数组或所需的值 题目练习 1. 大小为K的最大总和子数组（简单） 2. 给定总和的最小子数组（简单） 3....最长的具有K个不同字符的子字符串（中） 模式二：双指针 “两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。...两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。 需要两个指针，因为只有一个指针，您将不得不不断地循环遍历数组以找到答案。...数组中的元素集是一对，三元组甚至是子数组 以下是具有两个指针模式的一些问题： 平方排序数组（简单） 总计为零的三元组（中） 比较包含退格键的字符串（中） 模式三：快慢指针 快速和慢速指针方法，也称为 Hare...您可以尝试将数字放置在正确的索引中，但这会导致O（n ^ 2）的复杂度不是最优的，因此是循环排序模式。 [图片上传失败...
结果是，开发人员现在通常花数周的时间在LeetCode等网站上浏览数百个面试问题。 在面试之前，谈到的焦虑症开发人员最常见的观点之一是：我是否解决了足够的练习题？我还能做更多吗？...1、滑动窗口 滑动窗口模式用于对给定数组或链接列表的特定窗口大小执行所需的操作，例如查找包含全1的最长子数组。滑动窗口从第一个元素开始，一直向右移动一个元素，并根据要解决的问题调整窗口的长度。...以下是一些可以确定需要滑动窗口的方式： 问题输入是线性数据结构，例如链表，数组或字符串 要求你找到最长/最短的子字符串，子数组或所需的值 你将滑动窗口模式用于以下常见问题： 大小为" K"的最大总和子数组...数组中的元素集是一对，三元组甚至是子数组 以下是具有两个指针模式的一些问题： 平方排序数组（简单） 总计为零的三元组（中） 比较包含退格键的字符串（中） 3、快速指针或慢速指针 快速和慢速指针方法，也称为...但这很有可能产生整数溢出，因此建议将中间值表示为：Middle = start +（end-start） / 2 如果键等于索引中间的数字，则返回中间 如果"键"不等于中间索引： 检查键<arr [middle
注意这里移动的都是数据，而索引是不移动的，移动之后没有对应值的，就赋值为NaN。...如果这个参数存在，那么会按照参数值移动时间索引，而数据值没有发生变化。 axis：表示按照哪个轴移动。...同时移动的幅度是可正可负的： 参数fill_value 移动之后缺失值的填充数据 参数freq 表示移动的频率，专门用于时间序列的移动中 频率 时间序列变化频率有间隔相同的，也有不同的...3、确定哪些用户存在复购行为 复购的用户指的是：在统计时间范围内，存在多次购买的用户。...) df6 9、求出复购时间间隔 两个字段：时间和时间1的差值，就是每位用户的复购时间间隔，可能存在多个 查看数据的字段类型，我们发现间隔这个字段是一个timedelta64[ns]的类型 我们直接通过
Druid数据源划分成定义良好的时间间隔（通常为一小时或一天），并且可以进一步对来自其他列的值进行分区，以实现所需的段大小。分割段的时间粒度是数据量和时间范围的函数。...如果数据集中的时间戳遍布在一年里，则按天进行分区。如果数据集中的时间戳遍布在一天里，则按小时进行分区。 段由数据源标识符进行唯一标识，标识符包括数据的时间间隔以及新段被创建时增加的版本字符串。...Druid为字符串列创建额外的查找索引，以便只扫描属于特定查询过滤器的那些行。 让我们考虑表1中的page列。对于表1中的每个唯一页面，可以使用一些标记来指明哪些行可以看到特定页面。...我们可以将此信息存储在二进制数组中，其中数组索引表示我们的行。...列值到行索引的映射形成了一个倒排索引[39]。要知道哪些行包含Justin Bieber或Ke$ha，我们可以对这两个数组进行OR运算。
Bucket Aggregations：这类聚合会创建一组buckets，每个bucket对应一个特定的条件或范围，然后文档会根据这些条件或范围被分类到相应的bucket中。...下面是一些常用的分桶聚合类型： terms：基于文档中某个字段的值，将文档分组到各个桶中。 date_histogram：基于日期字段，将文档按照指定的时间间隔分组到各个桶中。...以下是一个例子，我们根据价格字段创建一个间隔为 50 的直方图： GET /products/_search { "size": 0, "aggs" : { "prices" : {...” 是一个 histogram 聚合，它以 50 为间隔将产品的价格划分为一系列的桶。...nested 类型允许你将一个文档中的一组对象作为独立的文档进行索引和查询，这对于拥有复杂数据结构（例如数组或列表中的对象）的场景非常有用。
） 3.3.1 降采样介绍 降采样是一种简单的数据规约操作，它主要是将高频率采集数据规约到低频率采集数据，比如，从每日采集一次数据降低到每月采集一次数据，会增大采样的时间粒度，且在一定程度上减少了数据量...对象必须具有类似日期时间的索引(DatetimeIndex、PeriodIndex或TimedeltaIndex)，或者调用方必须将类似日期时间的系列/索引的标签传递给on/level关键字参数。...closed：表示各时间段的哪一端是闭合的，可取值为’right’、'left’或None。 label：表示降采样时设置的聚合结果的标签。 limit：表示允许前向或后向填充的最大时期数。...更多操作可以参考官网 创建9个间隔1分钟的时间戳Series import numpy as np import pandas as pd # 创建9个间隔1分钟的时间戳Series。...按照时间间隔3分钟下采样： # 按照时间间隔3分钟下采样 series.resample('3T').sum() 输出为：
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