对给定时间增量的时间序列进行重采样

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python、datetime、pandas、group-by、resampling

这是我的DataFrame：我想对时间序列数据进行重采样，并对每个ID (此处命名为"3")从头到尾(beginning_time / end_time)获得所有比特率分数。例如，对于第一行，我想要所有秒，从2016-07-08 02:17:42到2016-07-08 02:17:55，具有相同的码率分数，当然还有相同的ID。如下所示：df = pd.Data

浏览 16提问于2016-09-26得票数 1

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在使用Meteor.js发布到客户端之前重新采样时间数据

javascript、jquery、node.js、time、meteor

集合data包含时间序列数据，例如 { timestamp: 1404436523578, distance: 400 }, { timestamp: 1404436382736, distance: 403 },此数据集必须用代表10分钟间隔的数据点绘制与其将一个巨大的数据集发布到客户端，然后在客户端浏览器上执行重采样，我们如何在

浏览 0提问于2014-07-04得票数 1

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Pandas:在数据点可用时对不规则时间序列进行采样

python、pandas、time-series、resampling

对于不规则的时间序列，S和我想要取至少dt分开的点，但不改变它们的时间戳。例如，考虑对以下序列进行采样： 1 5 9 2 37 1 472 time S 11

浏览 0提问于2015-10-28得票数 0

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重采样列等于值的Dataframe时间序列

python、pandas、dataframe

我一直在浏览文档，尝试不同的东西，但似乎无法找到解决方案。我需要重新整理这些时间序列，因为只有在价格发生变化时才会收集数据，所以为了对它们进行我想要的分析，我需要重新<em

浏览 3提问于2016-11-22得票数 1

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如何为带有时间增量索引的pandas时间序列指定开始时间？

pandas

似乎我不能指定使用时间增量索引对序列进行重采样的开始。

浏览 21提问于2021-08-12得票数 0

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用非均匀毫秒数据同步和重采样两个时态序列

python、pandas、time-series

我在python中看到了重采样和同步两个timeseries的能力。我的问题更难，因为时间序列中没有时间规律。我读了三个时刻表，它们都有不确定的日内时间戳。但是，为了对这两个时间序列进行大多数分析(协方差、相关性等)，我需要它们具有相同的长度。在Matlab中，给出了具有非确定性的日内时间戳的

浏览 8提问于2015-11-23得票数 9

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Pandas中稀疏/不规则TimeSeries上的EWMA计算

python、numpy、pandas、signal-processing

给定以下高频但稀疏的时间序列：dti1 = pd.date_range(start=datetime(2015,8,1,9,0,0),periods=10,freq，如下所示：然而，在幕后，该函数以1ms的间隔对我的时间序列进行重新采样(这是我提供的

浏览 1提问于2015-08-02得票数 3

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时间序列数据重采样

sql、postgresql、time-series、aggregate-functions

我有一个以毫秒为单位的时间序列列的表，我想对时间序列进行重采样，并将平均值应用到组中。我如何在Postgres中实现它？表结构 date x y z

浏览 4提问于2014-10-20得票数 4

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在python中，用哪种最快的方法重复重复处理相同形状的时间序列数据？

python、pandas、performance、optimization、pandas-resample

什么方法是最快的方式重复重采样相同形状的时刻表数据？问题:我有30年的每小时时刻制，我想重新调整到年度和日历年度(重采样规则'AS')。我需要找出每年的平均值和金额。已经没时间了。对于我正在编写的脚本，这个重采样步骤花费的时间最多，也是优化运行时的限制因素。因为闰年，一个人不能像每四年有8784个小时一样，

浏览 1提问于2021-11-21得票数 0

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为建立RNN准备时间序列数据

dataframe、time-series、lstm、recurrent-neural-network、timeserieschart

我正在准备时间序列数据以建立一个RNN模型(LSTM)。这些数据是从安装在机械设备中的传感器中收集的。假设我有压缩机输入和输出温度的数据以及时间戳。就像这样，记录了大约20个参数以及它们的时间戳的数据。问题是收集数据的时间戳是不同的。那么，在理想情况下，如何将时间戳与所有参数和单个时间戳匹配起来，以创建单个数据帧呢？

浏览 1提问于2019-02-12得票数 1

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为什么modeltime_table使用的模型在应用modeltime_fit_resamples时要根据训练数据进行调整?(建模时)

r、time-series、tidymodels

当通过模型时间/ tidymodels框架处理时间序列时，提出了以下工作流来验证模型的交叉验证性能。Slice2## 4 <split [60/24]> Slice4 一旦获得交叉验证洪水，就使用modeltime_fit_resamples函数对模型的性能进行评估这一项目包含三个合适的模型。(不包括时间序列</em

浏览 6提问于2021-02-03得票数 2

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如何在考虑过去的情况下对时间序列中的非线性缺失数据进行插值？

python、pandas、time-series、interpolation、missing-data

我使用的是时间序列和丢失的数据。时间序列仅为升序。这是逐时时间序列。我正在使用Python和Pandas。我使用了以下方法：这是应用于我的

浏览 0提问于2019-07-19得票数 0

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谷歌云-什么产品的时间序列数据清洗？

python、apache-spark、google-cloud-platform、google-cloud-dataflow、google-cloud-dataproc

我有大约20 in的时间序列数据存储在大查询中。我目前的管道是：然后我在桶中下载了一个文件的子集：使用Python/SFrame对数据进行插值/重采样，因为有些时间序列数据缺少时间然而，在本地PC上需要很长时间，我猜需要几天的<

浏览 3提问于2018-04-13得票数 1

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Altair中特定于Pandas时间序列的操作

python、altair

是否可以使用transform_aggregate函数对Altair中的datetime对象执行groupby操作？我正在尝试复制杰克·VDP的书" example : Visualizing Bicycle Counts“中的一些时间序列图- transform_aggregate是否允许特定于时间序列的操作，如重采样

浏览 15提问于2020-02-23得票数 3

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在Python中，有没有更好的方法对存储为二进制文件的时间序列进行重采样？

python、numpy、scipy、binary、resampling

我想用Python重采样存储到int32二进制文件中的时间序列。我写了一个函数来完成这个任务；下面是我的函数的简化版本：import scipy.signal as signal data_out.tofile(fOut,sep="") fOut.clos

浏览 0提问于2018-10-24得票数 0

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就地对数据帧进行重新采样

python、pandas

是否有可能对熊猫数据帧进行就地重新采样。我对不同的过滤器有一个特定的接口，签名如下： def process(self, df: pd.DataFrame): 在大多数过滤器中，我可以进行就地过滤，我正在努力就地进行的操作之一是对时间序列数据进行时间重采样pd.to_datetime(df['timestamp').dt.tz

浏览 9提问于2021-09-29得票数 1

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熊猫重新采样到特定日期-填充丢失的时间序列

python、pandas、time-series

我正在尝试对我的时间序列进行重采样，以在多次迭代中获得一致的数据帧形状。有时，当我拉出我的数据时，没有结果，所以我尝试重新采样我的数据帧，以包括每次发生这种情况时的填充，但是我希望强制重新采样运行到某个特定日期。我目前的工作包括resampled = df.resamp

浏览 1提问于2020-09-25得票数 2

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用给定的时间增量和二进制或内插重采样时间序列

pandas、time-series、interpolation、timedelta、binning

我有一个简单的时间序列，由datetime值驱动(也就是说，它定期记录数据点)，Series1。我正在尝试协调第二个时间序列，它由一个事件(表示为二进制值0和1) Series2驱动。我想协调两者，即将事件驱动的时间序列表示为小时(或子小时)值。我假设这可能需要为Series2创建一个与Series1匹配的日期时间索引，并在窗口列中填充范围为[0,1]的值。我尝试过用不同的方法<e

浏览 0提问于2016-11-01得票数 2

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在另一个1d/2d向量之后对2D向量进行重新采样(缩小比例)

python、numpy、pandas、scipy、time-series

在地球科学领域，我们面临着一个共同的问题。有时，我们有代表在不同时间间隔采样的任何给定参数的数据，这些时间间隔不一定是均匀分布的。例如，我们有时间和温度，但温度读数之间的时间间隔并不均匀。现在，我们需要多次将这个时间序列与另一个时间序列(对于相同或任何其他参数，例如湿度)进行比较，这些时间<

浏览 0提问于2015-07-30得票数 1

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对时间序列进行重采样

python、pandas、dataframe、max、resampling

我有一个40年的时间序列，格式为stn;yyyymmddhh;rainfall，其中yyyy= year，mm = month，dd= dd=，hh= hour。该系列的分辨率为每小时一次。我通过下面的groupby方法提取了每年的最大值：df = pd.read_csv('data.txt', delimiter = ";") df['yyyy'yyyymmhhdd'].astype(str)

浏览 2提问于2021-04-29得票数 0

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