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。 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。...这可以是增加粒度(上采样)或减少粒度(下采样)。 选择重新采样方法。常用的方法包括平均、求和或使用插值技术来填补数据中的空白。 在上采样时，可能会遇到原始时间戳之间缺少数据点的情况。...我们演示了将日频率转换为周频率时左闭间隔和右闭间隔的区别。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...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。...在交易中的一个典型例子是使用50天和200天的移动平均线来买入和卖出资产。 让我们计算苹果公司的这些指标。请注意，在计算滚动均值之前，我们需要有50天的数据。...并不是所有的时间序列必须呈现趋势或模式，它们也可能完全是随机的。 除了高频变动（如季节性和噪声）外，时间序列数据通常还会呈现渐变的变异性。通过在不同时间尺度上进行滚动平均可以很容易地可视化这些趋势。...如何处理非平稳时间序列 如果时间序列中存在明显的趋势和季节性，可以对这些组成部分进行建模，将它们从观测值中剔除，然后在残差上训练模型。 去趋势化 有多种方法可以从时间序列中去除趋势成分。
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。...我们可以获得存储在时间戳中的关于日、月和年的信息。...在现实生活中，我们几乎总是使用连续的时间序列数据，而不是单独的日期。...用to_datetime和to_timedelta创建时间序列 可以通过将TimedeltaIndex添加到时间戳中来创建DatetimeIndex。...用取样函数重新采样 时间序列数据的另一个常见操作是重采样。根据任务的不同，我们可能需要以更高或更低的频率重新采样数据。 Resample创建指定内部的组(或容器)，并允许您对组进行合并。
简单说来，时间序列是随着时间的推移记录某些取值，比如说商店一年的销售额（按照月份从1月到12月）。图片 Pandas 时间序列处理我们要了解的第一件事是如何在 Pandas 中创建一组日期。...我们可以使用date_range()创建任意数量的日期，函数需要你提供起始时间、时间长度和时间间隔。...重采样Pandas 中很重要的一个核心功能是resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...平移Pandas 中的shift功能，可以让字段向上或向下平移数据。这个平移数据的功能很容易帮助我们得到前一天或者后一天的数据，可以通过设置shift的参数来完成上周或者下周数据的平移。...在时间序列处理和分析中也非常有效，ShowMeAI在本篇内容中介绍的3个核心函数，是最常用的时间序列分析功能：resample：将数据从每日频率转换为其他时间频率。
在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...我们可以 在使用规则“ AS”重新采样后通过调用.plot来完成此操作， 因为“ AS”是年初的规则。 ? ? 我们还可以通过 在.plot顶部调用.bar来绘制每年开始的平均值 的 条形图。 ?...类似地，我们可以绘制月初的滚动平均值和正常平均值，如下所示。 ? 在这里，首先，我们通过对规则=“ MS”（月开始）进行重新采样来绘制每个月开始的平均值。...然后我们设置了标签，标题和图例。 该图的输出为 ? 请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。...假设我要绘制从1995年到2005年的每年年初的最大值。我可以按以下方式进行绘制。 ? 在这里，我们指定了 xlim 和 ylim。看看我如何在xlim中添加日期。
然后，我们研究了如何使用枢轴，堆叠和融合来重塑DataFrame中的数据。 通过这一过程，我们看到了每个过程如何通过改变索引的形状以及将数据移入和移出索引来提供如何移动数据的多种变体。...像这样的序列的一个例子是给定月份而不是特定时间的证券的平均值。 当我们将时间序列重新采样到另一个频率时，这变得非常有用。...重新采样实际上将根据新的周期将数据拆分为数据桶，然后对每个桶中的数据执行特定操作，在这种情况下，将计算桶的平均值。...在这种情况下，Pandas 认为 0 到 4（最小和最大）的范围和 0.5 的间隔是合适的。 如果要使用其他位置，请通过将列表传递到plt.xticks()来提供它们。...值未更改，因为重新采样仅选择了月底的日期，或者如果源中不存在该日期之前的值，则使用该日期之前的值进行填充。
如果你在随机时间到达，那你会有更多机会遇到更长的等待间隔，而不是较短的。 因此，乘客所经历的平均等待时间间隔将比公交车之间的平均到达时间间隔更长，因为较长的间隔是被过度采样了的。...实际的等待时间 如果通过泊松过程确实描述了真实世界的公交到达时间，上述分析是正确的，但事实真的如此吗？ ?...我特意选择Rapid Ride路线的数据是因为，在一天的大部分时间里，公交车的间隔很规律，通常在10到15分钟之间。...预定和观察到的到达时间间隔 接下来让我们来看看这六条路线观察和预计的到达时间间隔。...为了探索等待时间悖论是否适用，让我们按路线、方向和预定间隔对数据进行分组，然后将这些近似的到达时间重新堆叠在一起，就像它们按顺序发生的一样。
测试原理如下图，将一个电阻串联到蓝牙电源线路中，根据欧姆定律，流过电阻的电流和电压成正比，那么测量电阻两端的电压，就可以间接观察蓝牙工作时的电流情况。...我们的蓝牙在工作时，并不是一刻不停的发送数据，而是间歇性的发送数据，这个间歇性的频率可调，我们项目就是22Hz，如下图所示，这个间歇性工作期间，蓝牙就会从电源抽一个比较大的电流，虽说CC2640是低功耗器件...对于EMC而言，有传导和辐射两种方式，那么这个属于哪种呢？ 回答这个问题之前，有同学会有这个疑问，低采样率能采集到蓝牙高频信号吗？...蓝牙是2.4G（我这示波器带宽才500Mhz，我缺个示波器），模拟系统采样频率才几百Hz，那么几百Hz的采样率可以采集到高频信号吗？ 理论上是可以的，只是不满足奈奎斯特采样定理，会出现频率失真。...2640的主电源是VDDS，VDDS进来后会通过一个BUCK降压产生VDDR给射频RF回路使用，2640也可以通过设置选择LDO给射频使用，LDO和BUCK二选一，LDO缺点是功耗就大了，优点是可以节省面积
如果你在随机时间到达，那你会有更多机会遇到更长的等待间隔，而不是较短的。 因此，乘客所经历的平均等待时间间隔将比公交车之间的平均到达时间间隔更长，因为较长的间隔是被过度采样了的。...实际的等待时间 如果通过泊松过程确实描述了真实世界的公交到达时间，上述分析是正确的，但事实真的如此吗？...我特意选择Rapid Ride路线的数据是因为，在一天的大部分时间里，公交车的间隔很规律，通常在10到15分钟之间。...预定和观察到的到达时间间隔 接下来让我们来看看这六条路线观察和预计的到达时间间隔。...为了探索等待时间悖论是否适用，让我们按路线、方向和预定间隔对数据进行分组，然后将这些近似的到达时间重新堆叠在一起，就像它们按顺序发生的一样。
现在，让我们先关注在Pandas上，并且用它来分析时间序列数据。这一部分将会解释你可以怎样使用Pandas输入数据，探索和操作数据。在这之上，你还会学到如何对你输入的数据进行一些常见的金融分析。...在开始之前，请确保阅读了这份说明。 当然，请别担心，在这份教程中，我们已经为你载入了数据，所以在学习如何在金融中通过Pandas使用Python的时候，你不会面对任何问题。...我们尝试从数据集中抽取大约20行，然后对数据进行重新采样，使得aapl按照每月进行采样而不是每天采样。您可以利用sample()和resample()函数来完成这项功能。 非常简单直接，不是吗？...resample()函数经常被使用，因为它为您的时间序列的频率转换提供了精细的控制和更多的灵活性：除了自己指定新的时间间隔，并指定如何处理丢失的数据之外，还可以选择指示如何重新取样您的数据，您可以在上面的代码示例中看到...你已经实现了上述策略，并且你也有了可以访问数据处理程序的入口. 通过运用pandas-datareader 或者Pandas库将保存在Excel里面的数据导入到Python。
时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式 Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理时间序列数据...在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。...在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。...这可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)之类的字符串。 采样 resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。...因为我们正在改变频率，所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。 resample方法的参数: rule:数据重新采样的频率。
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。...我们将首先简要讨论 Python 中处理日期和时间的工具，然后再更具体地讨论 Pandas 提供的工具。在列出了一些更深入的资源之后，我们将回顾一些在 Pandas 中处理时间序列数据的简短示例。...更多信息可以在 NumPy 的datetime64文档中找到。 Pandas 中的日期和时间：两全其美 例如，我们可以使用 Pandas 工具重复上面的演示。...我们可以通过将数据重采样到更粗糙的网格，来获得更多见解。...例如，我们可能希望，将平均流量视为一天中的时间的函数。
维度规约的主要手段是属性子集选择，属性子集选择通过删除不相关或冗余的属性，从原有数据集中选出一个有代表性的样本子集，使样本子集的分布尽可能地接近所有数据集的分布。...在进行数据挖掘时，数据压缩通常采用两种有损压缩方法，分别是小波转换和主成分分析，这两种方法都会把原有数据变换或投影到较小的空间。...3.2.2 stack和unstack用法 pandas中可以使用stack()方法实现重塑分层索引操作。...： 执行unstack时也可以指定层次 # 由于stack和unstack默认是操作最里层的数据，当我们想操作外层的数据时，就要传入一个层级序号或名称来拆分一个不同的层级。...3.3.2 降采样resample用法 pandas中可以使用resample()方法实现降采样操作。resample方法，是针对时间序列的频率转换和重采样的简便方法。
正如你可能从第八章：数据整理：连接、合并和重塑中记得的那样，pandas 有一些工具，特别是pandas.cut和pandas.qcut，可以将数据切分成您选择的桶或样本分位数。...幸运的是，pandas 具有一整套标准时间序列频率和重新采样工具（稍后在重新采样和频率转换中更详细地讨论），可以推断频率并生成固定频率的日期范围。...在频率之间的转换或重新采样是一个足够大的主题，后面会有自己的部分（重新采样和频率转换）。在这里，我将向您展示如何使用基本频率及其倍数。...在使用resample对数据进行下采样时，有几件事需要考虑： 每个间隔的哪一侧是关闭的 如何为每个聚合的箱子打标签，可以是间隔的开始或结束 为了说明，让我们看一些一分钟频率的数据： In [...在接下来的章节中，我们将展示如何开始使用建模库，如 statsmodels 和 scikit-learn。 对于closed和label的默认值选择可能对一些用户来说有点奇怪。
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）. ?...2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...两者创建的区别在于如果用列表创建 DataArray 的话，坐标名称和维度名称是重名的（Coordinates 项会加粗或者在名称前加*）。若要创建非索引坐标，则必须通过字典创建。...5年滑动平均 我们可以通过下图来理解时间窗是如何操作数据的 ?
我们看到，欲望在20小时左右的时间内可以预测其本身和意图;当前欲望和未来意图之间的关系在大约2到3小时的时间间隔内是最强的。...最后，我们展示了采样频率如何影响自杀想法的特征。如果一个人只对从自杀想法的时间序列中提取特征(例如，均值)感兴趣，那么低频采样将与高频采样没有区别。...尽管马尔可夫模型和基于模型的描述性统计采用了不同的方法来表征自杀想法的时间尺度，但这两种方法都可以解释为表明自杀想法的升高水平平均持续1至3小时。对于不均匀时间间隔的数据采样，需要更多的探索性工具。...为了使我们能够使用这个模型，我们将11分量表重新编码为四个状态:零状态(0)、低状态(1到4)、轻度状态(5到7)和重度状态(8到10)。...描述性分析表明，在经验数据中很少观察到非相邻状态之间的直接转换，分别代表196(1.7%)和213(1.9%)在11,406个观察到的欲望和意图转换中，这些转换通过CT马尔可夫模型中相邻状态之间未观察到的变化间接发生
数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...让我们看看它是如何工作的： df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图，如水平条形图：
重新采样和改变频率 对于时间序列数据来说有一个很普遍的需求是对数据根据更高或更低的频率进行重新取样。这可以通过resample()方法或更简单的asfreq()方法来实现。...两者的主要区别在于resample()主要进行数据聚合操作，而asfreq()方法主要进行数据选择操作。 观察一下谷歌的收市价，让我们来比较一下使用两者对数据进行更低频率来采样的情况。...我们可以通过将数据可视化成图表来更好的观察分析数据集。...约 25000 小时的样本数据画在图中非常拥挤，我们很观察到什么有意义的结果。我们可以通过重新取样，降低频率来获得更粗颗粒度的图像。...如果我们继续挖掘下去，这个数据集还有更多有趣的结构可以被发现，可以分析天气、气温、每年的不同时间以及其他因素是如何影响居民的通勤方式的；要深入讨论，可以参见作者的博客文章"Is Seattle Really
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！...如果你喜欢的话，这是更高级的Pandas功能，你可以从中了解更多。 我们想要绘制烛形数据以及成交量数据。我们不必重新采样数据，应该，因为它与10D定价数据相比太细致。...在我们的例子中，我们选择0。 plt.show() ?
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