当你想在python中根据时间戳对数据进行重采样时,pandas的重采样函数很容易使用。例如,从一个以秒为单位的时间戳的dataframe1到另一个重采样到10分钟的平均值。
df1_10m=df1.resample('10T', how='mean')
现在我需要在matlab中做同样的事情,但我没有找到一种明确的方法。
函数重采样似乎是另一回事。
我尝试了重塑,但我得到了错误。
function[Data_10mean]=resamp(table)
table.ts=datestr(table.ts); % format the time stamp
Tab
尝试为存储在netcdf中的栅格数据的每月时间序列提取包含区域区域的shapefile图层内的区域信息。 到目前为止,我只能提取每个shapefile在所有时间段的平均值(见下文)。但实际上我想要的是每个地区的月平均值。 最终的目标是将其放在一个pandas地理数据框架中,然后我可以将其与每个区域的一些属性数据合并。我不太习惯使用netcdfs,所以任何建议都会很有帮助!netcdf中的时间维度是'yyyy-mm-dd‘格式。 #import netcdf data
with rio.open('/MSLA_all_test.nc') as msla_nc:
我有一些被划分为event-related.的值所以并不是每分钟都有相同数量的数据。为了能够更好地处理这些数据,我的目标是只有每分钟取第一行值。
从csv导入数据的时间如下所示:
时间
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:13
其他的数值是温度。一个主要的问题是以正确的格式导入时间。我试图用这样的方法来解决这个问题:
with open('my_file.csv','r') as file:
for l
如果我像这样编写代码:
for t=1:nt
Z = Zwat + dQ*dt*idx2 - sigma*dt ;
end
其中dt是我的时间步长,对于我的一次跑步,是nt=10,000。我每隔50个时间步保存一次变量Z。
那么,为了使用内置的MatLab函数进行快速傅立叶变换,我的采样频率会是50*(dt^-1)吗?
我想用新的时间重新显示我的信号。目前,我的信号的采样时间为0.01s,信号和时间阵列的大小为1*90001。
我试图在MATLAB中使用resample(x,p,q),但我有点困惑。
有谁能建议使用这个函数的正确方法,以及如何重新整理我的数据,使其对0.02s而不是0.01s进行评级?
代码--这就是我试图用示例数据使用resample的方式。
t = [0:0.03:1];
x = sin(4*pi*t);
y = resample(x, 1, 2);
ty = resample(t,1,2);
figure (1);
stem(ty, y, 'r*');
hold on;
我有一只熊猫数据,索引=datetime.datetime(年、月、日、小时、分钟)
我希望能够使用它来获取每小时/每天的/weekly数据,其中小时数据将是与帧中每小时对应的最后一个条目。
有什么内在的方法可以做到吗?我试着制作一些例子,例如,对于每天的数据,我将小时和分钟的输入更改为零,但是我仍然有一个具有多个条目的数据,用于同一天。怎样才能得到每天对应的最后一个条目?
样本数据:
index x y
2016-01-01 00:07:00-05:00 1.000 0.000
2016-01-01 00:10:
我有一个任意数据数组x和相关的时间戳t,它们对应于x中的数据(它们的长度与N相同)。
我希望将数据x降为较小的长度M < N,这样新的数据在时间间隔上大致相等(通过使用时间戳信息)。这将不是简单地抽取数据,而是接受第n个数据点。用最近的时间邻居就行了。
for有一些代码,但是它实际上尝试在数据点之间进行插值,而我不能对数据进行插值。numpy或this有这样的代码吗?
例如,假设我想根据某个对数时间对字母表中的字母进行降级:
import string
import numpy as np
x = string.lowercase[::]
t = np.logspace(1, 10, n
基本上,我有一个excel文件,电压在第一列,时间在第二列。我想找出电压的周期,因为它返回y轴上的电压图,x轴上的时间图,周期,类似于正弦函数。
为了找到我将excel文件上传到python的频率,因为我认为这将使它变得更容易--可能有一些东西我错过了,这将简化这一点。
到目前为止,在python中我有:
import xlrd
import numpy as N
import numpy.fft as F
import matplotlib.pyplot as P
wb = xlrd.open_workbook('temp7.xls') #LOADING EXCEL FIL
我有以下数据:
Date Embedded_text Partei sentiment_prediction Sentiment
Date
2021-03-26 2021-03-26 AfD wirkt.\n\nSchluss mit dem #Gendergaga\nMDR... AfD 2 Neutral
2021-03-27 2021-03-27 Im Herbst wird gewählt.\nSchluss