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1
回答
将
月度
数据
转
换为
Pandas
时间
序列
中
的
年度
数据
、
、
、
我有一个
数据
框架,其中有股票在每个月底
的
收盘价。我如何聚合这些
数据
,以便获得每年
的
收盘价。 示例
数据
: ? 我有以下代码 import
pandas
as pddf = pd.DataFrame(data)df.index = pd.to_datetime(df.index) df.resample
浏览 28
提问于2020-10-10
得票数 1
回答已采纳
3
回答
将
时间
序列
聚合为
年度
数据
、
、
、
假设我们有股票价格
的
每日
时间
序列
(假设是FTSE指数)。我们想要计算每日,每月和每年
的
回报。# Computing simple returns FTSERet
浏览 1
提问于2012-12-21
得票数 5
回答已采纳
5
回答
在R中使用ts分析每日/每周
数据
、
我刚刚开始使用ts类来分析我拥有的一些
时间
序列
数据
。我想用ts来分析每周
的
数据
,这是不是不可取?
浏览 1
提问于2011-12-09
得票数 18
2
回答
在R中使用ts()函数
、
、
、
我开始研究我
的
时间
序列
数据
分析,我被告知在R中使用ts()
数据
函数,然而,我
的
时间
序列
数据
并没有遵循一个直接
的
趋势。我想知道是否有人会对如何解决这个问题有任何建议?非常感谢:)
浏览 1
提问于2020-06-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将
月度
和季度
数据
转
换为
年度
数据
、
嗨,我正在尝试学习使用FRED data
将
每月和季度
数据
转
换为
年度
数据
。我
的
数据
如下所示:7/1/2000 6.549/1/2000 6.5211/1/20006.51之前,我看过其他帖子,我尝试使用下
浏览 6
提问于2020-11-26
得票数 2
1
回答
仅在单变量
时间
序列
上实现
、
、
我正在尝试对我
的
数据
集进行
时间
序列
分析。最初,我
的
数据
集具有以下属性。&销售额来实现
时间
序列
。当我尝试运行arima函数时,它给出这个错误“只对单变量
时间
序列
执行” data.ts<- as.ts(myData) class(data.ts) plot(data.tsfit <- arima(log(data.ts), c(0, 1, 0), seasonal
浏览 43
提问于2019-04-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
检测
数据
帧
中
的
可用
时间
段
、
、
我使用不同
的
数据
集(面板
数据
),并且需要以编程方式检测我是否有每日、每月、季度或仅每年可用
的
数据
。所有
数据
集都有一个日期列,格式为日期
时间
(例如,
年度
数据
只有年终日期31-12-2017,31-12-2018等;每日
数据
可能看起来像02-02-2018,03-05-2018,09-11-2018等,具有不同
的
间隔)。对于
年度
数据
,我预计日期间隔为1年,对于季度<e
浏览 1
提问于2019-11-17
得票数 1
1
回答
R:
将
动物园
的
长
时间
序列
拆分成日历
、
我有一个几年长
的
动物园对象。我希望
将
这个长
时间
序列
分成日历年
的
子集,最终目标是在单个图表
中
绘制这些
数据
,图表
的
横轴是一年
的
长度。(我不想将我
的
源每日
数据
转
换为
月度
数据
或任何其他
时间
步长...)。 谢谢。
浏览 0
提问于2012-03-19
得票数 2
2
回答
检查
时间
序列
的
季节性
、
我有两年
的
每小时
数据
。我想检查一下季节性。1.分解
序列
显示seasonality.But由于分解是不够
的
,我还可以用什么来检查R
中
的
季节性?2.我尝试了每小时
的
季节性,我不确定seasonality.How
的
周期来确定R
中
的
频率?
浏览 1
提问于2017-10-31
得票数 0
2
回答
Monthplot in R-如何更改默认轴,使其开始于6月,而不是1月
、
在R {stats}
中
沿着月线图
的
x轴从左到右阅读,我希望第一个月是6月(最后一个月是5月)。轴默认为从一月到十二月。我怎么做才能做出改变呢?我
的
月度
生产
数据
时间
序列
中
的
第一个观察结果是6月份,这是相关农业生产
年度
的
开始。我已经将我
的
数据
格式化为ts类
的
向量,从6月开始。
浏览 2
提问于2018-06-19
得票数 2
1
回答
使用
pandas
读取每日
时间
序列
,并重新采样到每月
、
我通常使用scikits.timeseries来处理
时间
序列
数据
。现在,我想使用诸如read_csv之类
的
Panda来完成与下面显示
的
代码相同
的
操作。我使用read_csv手册读取了该文件,但我不知道如何
将
每日
时间
序列
转
换为
每月
时间
序列
。 输入是从2002-01-01到2011-12-31
的
一列每日
数据
,因此长度为3652。输出将是从2002-0
浏览 0
提问于2018-08-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ts对象不适用于R
中
的
日常
数据
-真的很混乱
、
、
、
(这不是典型
的
每年1-12月
的
数据
)。没有缺失
的
价值,每天
的
销售都会被记录下来。有两列:日期(以适当
的
日期格式)和收入(以数字格式)。 我正在尝试为我
的
销售
数据
建立一个
时间
序列
预测模型。一个先决条件是我需要将我
的
数据
转换成ts对象。我在网上看到
的
所有帖子都涉及
年度
或
月度
数据
,但我还没有看到有人提到每日
数
浏览 2
提问于2020-03-31
得票数 1
1
回答
输出问题与the函数
、
、
我目前正在处理来自thetaf包
的
forecast函数,当我得到一个输出时,它是我无法处理
的
输出。我使用
的
ts对象作为thetaf函数
的
输入是一个为期一年
的
每日
时间
序列
,我希望为下一年创建一个预测。然而,我得到
的
输出是相当奇怪
的
。具体来说,日期有点奇怪。例如2018.0000等。12.82414 66.18616 2018.0082 26.71956 0.8697573 52.56936 -12.81430 66.2534
浏览 6
提问于2022-07-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
时间
序列
预测
中
的
负值
、
、
、
我正在尝试使用ARIMA在python
中
对136年
的
月度
降雨量
数据
集执行单变量
时间
序列
预测。我
的
数据
集是这样
的
: 年降雨量 2000-01-01 0 128.2 -02-01 2000-03-01 0 289.3 -04-01 。。。 我有两个问题。1)我
的
预测结果是负值,尽管训练集中没有负值,从逻辑上讲,降雨量值不应该是负值。我
的
原始
数据
图如下所示。 ? 下面是测试<em
浏览 263
提问于2019-03-09
得票数 0
2
回答
如何停止quantmod从xts
中
删除缺少
的
值
、
我正在尝试检索许多报价器
的
月度
回报,然而,并不是所有的
月度
回报
时间
序列
都完全到今天
的
日期,所以我
的
月度
回报在各个报价器上不匹配。例如,在做完monthlyReturn(III.L, from = '2000-01-01', to = '2017-09-26') 特别是,这将给我3i
的
月度
回报
的
<em
浏览 3
提问于2017-09-28
得票数 1
1
回答
将
列表R_converting到矩阵
中
、
、
我有一个四年
的
时间
序列
数据
。我想在几个月内做一次for循环操作。我正在使用'xts‘包。30.752 31.301 首先,我使用以下命令
将
数据
序列
拆分为
月度
数据
obsl <- split(obs, f = "months", drop=FALSE, k
浏览 0
提问于2014-03-28
得票数 0
1
回答
以R表示
的
时间
序列
所选月份
的
年合计
、
、
、
我有一个多年
的
月度
数据
的
时间
序列
。现在我想计算每一年
的
不同指数,例如(i)
年度
总和和(ii)特定月份(7月和8月)
的
总和。我想在R和zoo-package中使用aggregate函数。计算
年度
总和不是问题……z_test <- as.zoo(ts(rnorm(200), start=c(1922,1), frequency=12)) # Yearlyfloor(as.year
浏览 0
提问于2017-11-17
得票数 0
1
回答
如何按周编制熊猫周期指数
、
、
我正在研究一种预测模型,在这个模型
中
,我希望使用各种
时间
集合
的
数据
,如每日、每周、每月、季度和
年度
。 为了创建预测模型,我使用了库sktime。对于加载
数据
,sktime与
pandas
数据
格式是兼容
的
。为了表示
时间
顺序,sktime允许PeriodIndex对
数据
进行索引。对于
月度
、季度和
年度
粒度,我在建立索引时没有问题,因为构造函数有年份、季度、月份和日
浏览 15
提问于2022-10-10
得票数 1
1
回答
有协方差
的
时间
序列
模型比没有协方差
的
时间
序列
模型具有更高
的
精度
、
我建立了一个
时间
序列
模型,对具有
年度
季节性
的
作物科学
数据
进行
月度
观测(2012至2018年
的
月度
观测值)。购买植保产品
的
农民还取决于降雨
时间
。同样
的
产品在11月份、12月份和1月份也有高峰。协变量为平均降雨量、累计降雨量、平均温度、最低温度、最高温度、平均湿度等 这里
的
主要问题是,我
的
SARIMAX模型应该比SARIMA模型提供更好
的
精度,因为我
浏览 1
提问于2019-12-19
得票数 0
3
回答
时间
序列
数据
的
趋势和季节性识别
、
、
作为统计分析引擎
的
一部分,我需要找到一种方法来识别给定
时间
序列
数据
中
是否存在趋势和季节性模式。虽然互联网上
的
大多数答案和教程都概述了使用机器学习模型预测或预测
时间
序列
数据
的
方法,但我
的
目标只是识别任何这样
的
模式。例句:一年
中
的
每日销售
数据
这组
数据
可以显示出
月度
季节性
的
上升趋
浏览 0
提问于2017-07-06
得票数 4
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