这是当前没有任何错误的程序...
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
from alpha_vantage.techindicators import TechIndicators
from matplotlib.pyplot import figure
import matplotlib.pyplot as plt
# Your key here
key = 'W01B6S3ALTS82VRF'
# Chose your output format, or default to JSON (python dict)
我尝试使用Bokeh绘制一个包含年份和数字1的DateTime列的Pandas数据帧。如果DateTime被指定为x,则行为是预期的(x轴上的年份)。但是,如果我使用set_index将DateTime列转换为数据帧的索引,然后仅在TimeSeries中指定y,我将在x轴上获得以毫秒为单位的时间。一个最小的例子
import pandas as pd
import numpy as np
from bokeh.charts import TimeSeries, output_file, show
output_file('fig.html')
test = pd.DataFr
我有一个JFreeChart实例,它显示进程内存状态,初始化如下:
m_data = new TimeSeriesCollection();
TimeSeries vmsize = new TimeSeries("VMSize");
TimeSeries resident = new TimeSeries("Resisdent");
TimeSeries shared = new TimeSeries("Shared memory");
TimeSeries code = new TimeSeries("Code");
TimeS
我有以下代码:
import pandas as pd
import datetime
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from alpha_vantage.foreignexchange import ForeignExchange
import os
from os import path
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import matplotlib.pyplot
我想在下面运行代码,但是在我的anaconda环境中收到了一个错误。我怎样才能在Anaconda解决这个问题?请帮帮我!
谢谢。
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tools.eval_measures import rmse, aic
from darts import TimeSeries
from darts.utils.timeseries_generation import gaussian_timeseries, linear_timeseries
from darts.models impo
SELECT timeseries_id, "timestamp" FROM enhydris_timeseriesrecord WHERE timeseries_id=6661 ORDER BY "timestamp" DESC LIMIT 1;
(该表包含约6600万条记录,而timeseries_id=6661记录的记录约为0.5m。)
这个查询大约需要1-2秒才能运行,我发现太多了。
如果它使用的是一个简单的btree索引,那么它应该在大约30次迭代之后找到它要查找的内容。据我所知,当我为该查询执行EXPLAIN ANALYZE时,它确实使用了索引,但是
我正在尝试使用AlphaVantage应用程序接口将数据放入数据帧中,并在Plotly dash中使用。我可以看到数据,但不能在plotly中读取Date列。请帮帮忙。 import pandas as pd
import configparser
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objs as go
import plotly.express as px
import datetime
parser = configpa
我试图从多个csv文件中插入多个时间序列的位置数据.我已经能够读取csv文件,并将它们保存到每个timeseries的数据字典中。
我现在想插值这些时间序列。我已经尝试了代码but,但是我得到了以下错误:
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'
Python代码:
import glob
path = r'C:\Users\drifters' # use your path
all_files
我想将Dataframe的多个列合并为一个,包含这些列的数组。
这方面的简单示例:
sn | a | b | c |
---+-----+-----+-----+
a1 | 1 | 1 | None|
至
sn | a | b | c | array |
---+-----+-----+-----+-----------+
a1 | 1 | 1 | None| [1,1,None]|
我之所以这样做,是因为我使用Pandas (和SQL-Alchemy)来解析我的数据,并使用Dataframe.to_sql将数据帧写入PostgreSQL表。我用
我有timeseries数据,我希望识别每个周期的周期和持续时间。
日期时间索引没有频率(数据点之间没有固定的时间步长)
我尝试使用从statsmodels.tsa.seasonal中使用seasonal_decompose对进行分解,但是得到了下面的错误ValueError: You must specify a period or x must be a pandas object with a DatetimeIndex with a freq not set to None
关于rolling_std的pandas.stats.moments函数,我有一些问题。奇怪的是,与应用于数组上滚动窗口的numpy.std函数相比,使用此功能可以得到不同的结果。
下面是再现此错误的代码:
# import the modules
import numpy as np
import pandas as pd
# define timeseries and sliding window size
timeseries = np.arange(10)
periods = 4
# output of different results
pd.stats.moments.roll