如何将时间序列数据分割成3列3通道？

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python、pandas、numpy、convolution

我有一个包含以下列名的时间序列数据(1000个数据点)：我如何在python中做到这一点？

浏览 9提问于2017-07-29得票数 1

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随机森林用于时间序列数据集

time-series、modeling、random-forest

对于时间序列数据集，我想做一些分析并创建预测模型。通常，我们会将数据(通过整组数据的随机抽样)分割成训练集和测试集，并使用带有randomForest函数的训练集。并保留测试部分，以检查模型的行为。然而，有人告诉我，时间序列数据不可能通过随机抽样来分割数据。如果有人能解释如何将数据分割成时间序列数据的培训和测

浏览 3提问于2015-09-09得票数 3

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如何为CNN标注时间序列数据

python、tensorflow、conv-neural-network

我想使用CNN (给定模型)对时间序列数据进行分类。我的输入信号数据给出了shape = (nr )。通道x样本x nr.(审判)在下列地方：时间序列/信号数据是基于主题的，对于每一个主题，

浏览 1提问于2021-09-10得票数 0

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我可以使用时间序列数据库管理系统来存储视频吗？

time-series-database

作为预处理的一部分，我必须将它们分割成大约5分钟长的短序列。每个文件将根据其在序列中的时间戳命名。我可以将它们存储为数据库中的二进制blobs。在这项研究中，我还有其他感应器。显然，我应该使用时间序列数据库管理系统来存储这些数据(IoT传感数据)。这将便利基于时间的查询。您认为我存储文件路径并根据它们的文件blob的顺序时间戳将它们索引到Tim

浏览 0提问于2019-01-02得票数 3

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以编程方式将数字序列分成4个相对相等的块

algorithm、split、language-agnostic

我将如何将数字序列分割成4个相等(尽可能相等)的块？如果我有这样的整数序列：背景:数字代表电话簿中以某个字母开头的

浏览 6提问于2015-07-03得票数 1

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1小时块的时间序列分类

machine-learning、classification、time-series、lstm

我正在对时间序列做一些分析。时间序列由3个通道组成，包含5分钟间隔数据。我想要的是给它一个1小时的5分钟间隔数据，它会根据整个1小时的时间来对它进行分类，并根据训练数据提取时间序列如何查找每个类别的模式。我有许多1小时序列的5分钟间隔数据，这些数据被分类为一个特定的类别，我希

浏览 0提问于2019-11-13得票数 1

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Google my business graph以红色显示，输出REDUCE_PERCENTILE_99为

google-cloud-platform

我正在使用谷歌商业应用程序接口，突然整个应用程序接口请求停止了，图表显示如下: REDUCE_PERCENTILE_99 你知道这是什么意思吗？谢谢。

浏览 11提问于2021-08-18得票数 0

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是否有可能将Dynamo Db表拆分成更多的表(AWS)？

amazon-web-services、database-design、amazon-dynamodb、nosql

目前，它们的所有数据都放在一个表格中。这些数据来自多个传感器节点。他们希望每个传感器节点都有一个表。我想知道，通过，是否可以使用现有表中的散列键将数据分割成多个单独的表。

浏览 2提问于2017-04-10得票数 2

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扩展时间序列

r、timestamp、time-series

最初，我有15分钟的流量数据，如下所示1136065500, 113606640037, 35, 33, 35)), .Names = c("t", "flow"), row.names = 35003:35034, class = "data.frame") 我使用以下代码将这些数据切割成2小时平均数据<em

浏览 4提问于2015-02-03得票数 1

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如何使用时间序列数据与“元数据”的单一值的每一个样本？

neural-network、time-series、regression、data、sequence

我试图用一个时间序列信号来估计一条鱼的体重，当鱼通过一个装有电极的大门时，电阻会发生变化。📷📷水温栅极形成(电极附近) 我想知道如何将这种类型的数据与样本本身的时间序列数据(大约80个数据点序列)结合起来，这些数据</em

浏览 0提问于2020-09-26得票数 2

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附加信息的时间序列

time-series、pandas、boosting

给定提交工作数量的时间序列，我如何预测这些工作的某些特性？我需要预测在某个系统中有多少工作和哪些工作到达。使用pandas.groupby，我将数据分割成15分钟一次。

浏览 0提问于2019-12-26得票数 1

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按DateTimeIndex属性在Pandas中索引或分组

python、datetime、pandas、group-by

我有一个66年的时间序列DataFrame的S&P 500月变化，有一个DatetimeIndex。如何将数据分割成年度数据的列。没有循环c_test[c_test.index.month==1]c_test[c_test.index.month==3]

浏览 0提问于2015-02-04得票数 0

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R中时间序列模型的分位数回归(ARIMA-ARCH)

r、time-series、quantreg、quantile-regression

我正在用时间序列数据进行分位数预测。我使用的模型是ARIMA(1,1,2)-ARCH(2)，我试图得到我的数据的分位数回归估计。到目前为止，我已经找到了"quantreg“软件包来进行分位数回归，但我不知道如何将ARIMA-ARCH模型作为rq函数中的模型公式。rq函数似乎适用于因变量和自变量的回归，但对时间序列则不起作用。还有其他的包，我可以把时间序列模型，并进行<em

浏览 0提问于2018-08-10得票数 2

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将时刻表频率从每小时转换为15分钟

python、pandas、dataframe、time-series

我有两个时间序列数据df1 :一小时间隔df2 : 15分钟间隔 df2 如何在熊猫中将一行df1转换成4行，间隔15分钟(如df2所示)？

浏览 2提问于2020-03-08得票数 0

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如何将语音识别和说话人二值化结合起来？

speech-recognition、speech-to-text、cmusphinx

我正在尝试将语音识别和说话人二元化技术结合起来，以识别对话中有多少说话者，以及哪个说话者说了什么。我可以单独运行这两个工具，也就是说，我可以运行Sphinx4并从音频中获得文本输出，然后运行LIUM工具包并获得音频片段。s0 : this is my first sentence.s2: i do not what you are talking about

浏览 1提问于2013-04-03得票数 3

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基于时间序列中空白的行分组

我有一个时间序列的全球定位系统数据，需要分割成更小的部分，基于差距在时间戳。例如，考虑下面的数据框架，我希望添加一个分段号，它分割每个“块”时间戳，在每次时间序列中至少有30秒的间隔时，有效地吐出数据。生成的data.frame如下所示：1 1 13

浏览 4提问于2016-01-29得票数 4

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我们正在尝试使用新的(即)设置kubernetes集群的GKE正常运行时间警报。GCP仪表板。类似的警报对于CPU/内存的使用也很好，但是关于正常运行时间的一些东西是很奇怪的。下面所示的策略适用于我们的prod集群，并设置一个10分钟的滚动窗口，并将count作为聚合器函数。计数是正常运行时间分钟数。在右边，我关闭了一项服务。您可以看到，这会导致一个逐步的变化，从10 (完全上升)逐步下降到零(在10分钟内完全下降)。当公制达到0时(即。低于阈值1)，我们应该得到一个警报。

浏览 2提问于2021-09-12得票数 0

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jfreechart将时间序列转换为ohlc？

java、jfreechart

如何将时间序列转换为OHLC以便在Jfreechart中使用？我正在拍摄数据的价格和时间快照，并存储到mysql数据库中。我正在尝试使用java客户端和jfreechart来生成时间序列的烛台图，但我也希望能够从java客户端选择条形大小(5分钟、15分钟等)。(我正在使用java hibernate将数据拉到java客户端)那么我如何获取一个连续的序列并转换为X min ohl

浏览 1提问于2014-04-03得票数 0

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有没有一种没有绝对时间戳的有效使用时间序列数据库的方法？

database-design、schema、timestamp

，以及通道的数量，每个通道都是一个Numpy数组，表示通道“FZ”沿该时间基-3.00、4.40、2.20、3.40的测量值，“CZ”通道的1.24，1.34，1.00，3.11值。在搜索网站时，我发现以下三个问题很有帮助，并且更倾向于追求时间序列数据库解决方案。时间序列科学数据的设计方案科学数据的设计。具有数百列的数据表或具有泛型值列和数百行的数据</

浏览 0提问于2022-06-26得票数 2

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将不规则时间收集的数据转换为R中的时间序列

r、time-series

我有在春夏季节(月份:5，6，7，8个月)收集的多变量数据，不一定是每天收集的，而且超过30年。如何将其转化为时间序列对象来进行时间序列分析？我尝试过: timeseries <- ts(数据，开始(207，5)，频率= 4) 2 2017 5 15 044 53.5 F 11.0 3<

浏览 0提问于2019-04-09得票数 0

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