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pandas 时序统计的高级用法！

比如时间序列数据是以天为周期的，通过重采样我们可以将其转换为按分钟、小时、周、月、季度等等的其他周期上。根据转换的频率精度可分为向上采样和向下采样。...向上采样：转换到更细颗粒度的频率，比如将天转为小时、分钟、秒等向下采样：转换到更粗颗粒度的频率，比如将天转为周、月、季度、年等 resample用法 pandas中时间重采样的方法是resample(...，默认M,A,Q,BM,BA,BQ,W右闭合，其余均是左闭合 left：指定左闭合 right：指定右闭合 label：指定左或右边界作为分组标签，默认M,A,Q,BM,BA,BQ,W以右边界为分组标签...默认情况下，M,A,Q,BM,BA,BQ,W以分组内右侧边界为输出的标签，其余均是以分组内左边界为标签。下面将天频率转为W周频率（label默认右边界）。...根据rule参数含义码表，H代表小时的意思，12H也就是12小时。这是resample非常强大的地方，可以把采样定位的非常精确。下面将天的时间频率转换为12小时的频率，并对新的频率分组后求和。

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时序数据库 InfluxDB（一）

数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（如 MySQL ），NoSQL 数据库（如 MongoDB ），Key-Value 类型（如 redis ），Wide column 类型（...如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（如 InfluxDB ）。...上文说过 tag set 就是 tag key = tag value 的不同组合，因此这里的 tag set 有以下三种： db=InfluxDB db=Kdb+ db=Prometheus 三个 tag...在 InfluxDB 中，时间是绝对的主角，就像是SQL数据库中的主键一样，如果你不指定则会默认为系统当前时间，时间必须是 UNIX epoch ( GMT ) 或者 RFC3339 格式。...时间序列可能只有几个小时然后就没了，比如一台新的主机开机，监控数据写入一段时间，然后关机了。优点：InfluxDB 善于管理不连续的数据。

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战斗民族开源神器ClickHouse：一款适合于构建量化回测研究系统的高性能列式数据库（一）

当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。...在通常的按行存储的数据库中，数据是按照如下顺序存储的：换句话说，一行内的所有数据都彼此依次存储。像这样的行式数据库包括MySQL、Postgres、MS SQL-Server等。..., MonetDB (VectorWise) (Actian Vector), LucidDB, SAP HANA, Google Dremel, Google PowerDrill, Druid, kdb...显然，OLAP场景与其他常用的应用场景非常不同，如OLTP或key-Value获取的场景。所以，如果你在处理分析型查询中想要获得高性能，没有任何理由去使用OLTP或键值数据库。...这个速度在实践中是被检验过的。举个栗子： 2、CPU的原因由于执行查询需要处理大量的行，所以它有助于以整个向量方式分发所有运算，而不是按单独的行。它也有助于实现查询引擎，因此几乎没有分发成本。

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14个pandas神操作，手把手教你写代码

、处理缺失值、填充默认值、补全格式、处理极端值等；建立高效的索引；支持大体量数据；按一定业务逻辑插入计算后的列、删除列；灵活方便的数据查询、筛选；分组聚合数据，可独立指定分组后的各字段计算方式...；数据的转置，如行转列、列转行变更处理；连接数据库，直接用SQL查询数据并进行处理；对时序数据进行分组采样，如按季、按月、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日；窗口计算，移动窗口统计、日期移动等...() # 按团队分组对应列相加 df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均 # 不同列不同的计算方法 df.groupby('team').agg({'Q1':...图5　按team分组后求平均数不同计算方法聚合执行后的效果如图6所示。 ?...图6　分组后每列用不同的方法聚合计算 10、数据转换对数据表进行转置，对类似图6中的数据以A-Q1、E-Q4两点连成的折线为轴对数据进行翻转，效果如图7所示，不过我们这里仅用sum聚合。

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特征工程|时间特征构造以及时间序列特征构造

对于时间序列，我们关心的是长期的变动趋势、周期性的变动（如季节性变动）以及不规则的变动。按固定时间长度把时间序列划分成多个时间窗，然后构造每个时间窗的特征。...= df['value'].quantile(q=0.25) q3 = df['value'].quantile(q=0.75) irq = q3 - q1 print('q1={}, q3={},...: 0.11622821118738624 注：上面是单个时间序列的实现代码，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...如IJCAI-17口碑商家客流量预测比赛中，数据集中包含多个商家的历史销售数据，构造特征时需要先按商家分组，然后再构建特征。...我们需要进一步进行聚合操作才能使用，如先从交易时间提取出交易小时数，然后再统计每个用户在每个小时（1-24小时）的交易次数来作为最终输出的特征。

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时序数据库：TDengine与其他时序数据库比对测试

用8个hostname标签进行匹配，匹配出这8个hostname对应的模拟服务器CPU数据中的usage_user这个监控数据，以1小时为粒度，查询每1小时的最大值。...从测试结果上看，TDengine的性能远超OpenTSDB，写入性能约为25倍，读取性能约为32倍，聚合函数性能约为1000倍，按标签分组查询性能约为1000倍，按时间分组查询性能约为40倍，压缩比约为...按标签分组查询性能对比本测试做了按标签分组函数的性能测试，测试函数会搭配筛选条件（WHERE）来选取设备的十分之一、十分之二、十分之三、直到全部设备。 \1....从测试结果上看，TDengine的性能远超Cassandra，写入性能约为20倍，读取性能约为17倍，聚合函数性能约为4000倍，按标签分组查询性能约为2500倍，按时间分组查询性能约为119倍。...按标签分组查询性能对比本测试做了按标签分组函数的性能测试，测试函数会搭配筛选条件（WHERE）来选取设备的十分之一、十分之二、十分之三、直到全部设备。 \1.

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特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

对于时间序列，我们关心的是长期的变动趋势、周期性的变动（如季节性变动）以及不规则的变动。按固定时间长度把时间序列划分成多个时间窗，然后构造每个时间窗的特征。...= df['value'].quantile(q=0.25) q3 = df['value'].quantile(q=0.75) irq = q3 - q1 print('q1={}, q3={},...: 0.11622821118738624 注：上面是单个时间序列的实现代码，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...如IJCAI-17口碑商家客流量预测比赛中，数据集中包含多个商家的历史销售数据，构造特征时需要先按商家分组，然后再构建特征。...我们需要进一步进行聚合操作才能使用，如先从交易时间提取出交易小时数，然后再统计每个用户在每个小时（1-24小时）的交易次数来作为最终输出的特征。

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特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

对于时间序列，我们关心的是长期的变动趋势、周期性的变动（如季节性变动）以及不规则的变动。按固定时间长度把时间序列划分成多个时间窗，然后构造每个时间窗的特征。...= df['value'].quantile(q=0.25) q3 = df['value'].quantile(q=0.75) irq = q3 - q1 print('q1={}, q3={},...: 0.11622821118738624 注：上面是单个时间序列的实现代码，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...如IJCAI-17口碑商家客流量预测比赛中，数据集中包含多个商家的历史销售数据，构造特征时需要先按商家分组，然后再构建特征。...我们需要进一步进行聚合操作才能使用，如先从交易时间提取出交易小时数，然后再统计每个用户在每个小时（1-24小时）的交易次数来作为最终输出的特征。

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时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

我们将使用一些常见的Python库，如Pandas、Seaborn和Statsmodel。为了方便演示，将使用Kaggle的小时能耗数据。...df.index] df['year_month'] = [str(x.year) + '_' + str(x.month) for x in df.index] 1、年消耗量一个非常有趣的图是按年按月分组的能源消耗...它代表了一天中消费的变化。数据首先按星期进行分组，然后按平均值进行汇总。...我们可以认为一个时间序列由三个部分组成:趋势部分，季节部分和剩余（偏差）部分(包含时间序列中的任何其他部分)。...具有高相关性的滞后是序列中重要的特征，因此应该考虑在内。一个广泛使用的特征工程技术是对数据集进行按小时划分。将数据分成24个子集，每个子集对应一天中的一个小时。

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laravel实现按月或天或小时统计mysql数据的方法

在PHP里怎么比较简单的实现按时间(如按月,按天,按小时)来统计表里的数据呢?...如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计....不过我的实现方法有一个小缺点,当某个小时内是没有数据的,那么该小时不会出现,不过这个应该可以通过前端的形式弥补好了,废话不多说,上图上代码！ ? 1....1天内按小时分组,否则按天/月分组 //86400/1天 2678400/1月 if($diff<86400&&$diff 0){ $sort = '%H'; }elseif...($diff<2678400){ $sort = '%Y-%m-%d'; }else{ $sort = '%Y-%m'; } //把数据添加时间按格式化时间分组求和

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使用pandas处理数据获取Oracle系统状态趋势并格式化为highcharts需要的格式

冒号左边代表时间，采用Unix时间戳的形式冒号右边为DBTime的值这里我们分2部分讲解一个是以天为单位进行分组，计算每天的DBTime差值一个是以小时为单位进行分组，计算一天中每小时之间的差值...2.2 以小时为单位 1....首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式注意：如果有的小时没有监控数据则不会有该日期，如12/14 11:...之后遍历分组的名称(name)和分组值(group) 每次迭代的值代表一天的24小时， ? 4....loadprofile_highcharts函数 monitor/command/views_oracleperformance.py中的oracle_performance_day函数下节为如何讲如何在前端显示

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独家 | 浅谈PythonPandas中管道的用法

作者：Gregor Scheithauer博士翻译：王闯（Chuck）校对：欧阳锦本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了如何在Python/Pandas中运用管道的概念，以使代码更高效易读。...我们将函数调用的结果保存在变量中，如foo_foo_1，这样做的唯一目的就是将其传递到下一个函数调用中，如scoop()。这导致许多变量的命名可能没那么有意义，结果增加了代码的复杂性。...q=pipe#pipes Python中的无缝管道（即方法链）我将对照SonerYıldırım的文章，让您对比学习如何在R和Python中使用管道/方法链。...图片来自作者筛选，分组并生成新变量接下来的示例对住房按距离小于2来进行筛选，按照类型进行分组，然后计算每个类型分组的平均价格。然后进行一些格式化。...q=pipe#pipes Data visualization in Python like in R’s ggplot2 | by Dr.

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大数据数仓项目--知行教育_访问咨询主题_全量流程

文章目录 4.6 全量流程 4.6.1 数据采集 4.6.3 统计分析 4.6.3.2.2 搜索来源分组 4.6.3.2.3 来源渠道分组 4.6.3.2.4 会话来源页面分组 4.6.3.2.5 总访问量...空值处理事实表中的维度关联键不能存在空值，关联的维度信息必须用代理键（-1）而不是空值表示未知的条件。...在insertsql中，尽量为查询出的字段加上别名，特别是字段多的表，便于识别。...(32) COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.搜索来源；3.来源渠道；4.会话来源页面；5.总访问量', time_type varchar(32) COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合...；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；', yearinfo varchar(32) COMMENT '年信息', monthinfo varchar(32) COMMENT

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通过常见的业务掌握SQL高级功能

4、题目下图是"班级"表中的内容，记录了每个学生所在班级，和对应的成绩。 ? 正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，排名结果是：1，1，1，2。...分组取每组最大值案例：按课程号分组取成绩最大值所在行的数据 select 课程号,max(成绩) as 最大成绩 from score group by 课程号; 分组取每组最小值案例：按课程号分组取成绩最小值所在行的数据...7、如何在每个组里面比较 ?...由于这里可以通过preceding关键字调整作用范围，在以下场景中非常适用：在公司业绩名单排名中，可以通过移动平均，直观地查看到与相邻名次业绩的平均、求和等统计数据。...3）在每个组里比较的问题比如查找每个组里大于平均值的数据，可以有两种方法：方法1，使用前面窗口函数案例来实现方法2，使用关联子查询这次的题目和知识点比较难，大家可能会需要花几个小时理解和尝试，

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Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

更具体地，考虑前一节中的示例 DataFrame，其中人们的名字作为索引值。假设您想按名称长度分组。...首先，我将按day和smoker对tips进行分组： In [68]: grouped = tips.groupby(["day", "smoker"]) 请注意，对于像 Table 10.1 中的描述性统计数据...现在，假设我们只想计算tip_pct和size的平均值，并另外按time分组。...时间序列数据是许多不同领域中的结构化数据的重要形式，如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。任何在许多时间点重复记录的东西都构成一个时间序列。...基础频率通常用字符串别名表示，如 "M" 表示每月或 "H" 表示每小时。对于每个基础频率，都有一个称为日期偏移的对象。

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DeepMind高赞课程：24小时看完深度强化学习最新进展（视频）

18节课24小时，一天看完Deep RL及其2018最新进展。...DeepMind亲授“高级深度强化学习课程” 这门课程是DeepMind与伦敦大学学院（UCL）的合作项目，由于DeepMind的研究人员去UCL授课，内容由两部分组成，一是深度学习（利用深度神经网络进行机器学习...因此，除了深度学习、强化学习和深度强化学习的基础知识，深度神经网络的训练以及优化方法，这门课更加注重如何在TensorFlow中实现深度学习算法，以及如何在复杂动态环境中应用强化学习。...深度学习7：深度学习中的注意力和记忆强化学习9：深度RL智能体简史深度学习8：无监督学习和生成式模型强化学习10：经典游戏的案例学习 18节课一共24小时，一天看完高级深度强化学习...Hado Van Hasselt是许多前沿论文的共同作者，包括Double Q-learning、Dueling DQN、rainbow DQN、强化学习的Ensemble算法等。

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Greenplum 简单性能测试与分析

如今，多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大，现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求，如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性...Q9 4.00 12小时 Q10 0.14 4.74 Q11 0.30 7.90 Q12 0.08 2.35 Q13 1.04 12小时 Q14 0.04 9.37 Q15 0.07 4.76 Q16...0.51 2.90 Q17 3.21 48697.95 Q18 14.23 12小时 Q19 0.95 23.12 Q20 0.16 12小时 Q21 7.23 12小时 Q22 0.96 8540.22...首先在所有segment上根据group by条件进行一次HashAggregate聚合（目的是减少重分布的数据量），然后将结果数据按group by字段进行重分布，最后，每个segment再按条件聚合一次得到最终结果...附录一》所示，测试sql如《附录二》。

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数据处理|R-dplyr

2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...7）数据分组 group_by函数对数据进行分组后，结合summarize函数，可以对分组数据进行汇总统计。...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%...iris %>%group_by(Species) %>% summarise(sd=sd(Petal.Width)) #iris数据集，按Species分组，汇总Petal.Width的sd值， 9）...,y,by = NULL) #内连接，合并数据仅保留匹配的记录 by设置两个数据集用于匹配的字段名，默认使用全部同名字段进行匹配，如果两个数据集需要匹配的字段名不同，可以直接用等号指定匹配的字段名，如，

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MySQL数据高阶处理技巧：掌握先排序后分组的智慧

在MySQL数据库的数据探索旅程中，排序和分组是不可或缺的工具。然而，当你面对大量数据、重复值等情况时，常规的处理方法可能显得不够灵活。...本文将为你揭示一个精妙的技巧：如何在MySQL中先排序，后分组，从而获取每个类型的最新数据，助你轻松驾驭复杂的数据处理任务。...方法一：子查询（5.7版本）在子查询中首先对数据进行排序，然后在外部查询中使用分组操作。这样可以保留排序后的顺序，并在分组后选择特定行。...jsontest order by start_time limit 100000 ) T1 group by type order by type 这个查询首先将整个表按照开始时间降序排序，然后在外部查询中按类型进行分组...方法二：使用窗口函数（8.0版本）通过使用窗口函数（如 ROW_NUMBER()）在内部查询中为每一行分配一个行号，然后在外部查询中筛选行号为1的记录。

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ElasticSearch(7.2.2)-es聚合查询之桶聚合

，完成对⼀个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最⼤值、最⼩值，计算和、平均值等。...对⼀个数据集求最⼤、最⼩、和、平均值等指标的聚合，在ES中称为指标聚合关系型数据库中除了有聚合函数外，还可以对查询出的数据进⾏分组group by，再在组上进⾏指标聚合。...在ES中称为桶聚合 Terms Aggregation 根据字段项分组聚合⽕箭队根据年龄进⾏分组 POST /nba/_search { "query": { "term": { "teamNameEn...可按 year (1y), quarter (1q), month (1M), week (1w), day(1d), hour (1h), minute (1m), second (1s) 间隔聚合...NBA球员按出⽣年分组 POST /nba/_search { "aggs": { "birthday_aggs": { "date_histogram": { "field": "

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