按照下面的示例,我需要让我的代码忽略第一次匹配时间序列数据后的np.where.因此,在2014-03-0414:00:00行上,np.where在test_output列上给出了1.0,并且正如预期的那样,在下一行上也给出了1.0.我只希望这一次触发一次.我将在问题的末尾显示所需的输出.感谢您查看问题.测试生成的

我有一个“主”熊猫数据框,其中包含多个术语的“极性”值的时间序列.我想使用其中的4个,因此我提取了4个单独的数据帧,其中包含时间序列(所有术语的时间序列相同,但极性值不同.)我使用下面的代码将它们绘制在4个独立的matplotlib图形中fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=

我有每年一次体育比赛的时间序列数据,其中包含每场比赛的日期.我想按游戏的季节(年)对游戏进行分组.每个季节都从8月开始,到7月结束.我将如何按季节对游戏进行分组,例如-季节(2016-2017),季节(2017-2018)等.涉及df.resample()的ThisAnswer可能是相关的,但是我不确定如何去做.

我有一个非常简单的pandasDataFrame,格式如下：dateP1P2day2015-01-011901132Thursday2015-01-012251765Thursday2015-01-01342729421Thursday2015-01-019457679Thursday2015-01-0112289537Thursda

我有一年中来自三个不同传感器的时间序列数据,这些传感器大约每3分钟产生一个数据点,传感器不同步,因此它们在彼此相对的不同时间产生一个数据点输出.该数据位于一个大约有500万条记录的表的sqlitedb中.我打算使用javascript图表库dygraph显示此数据,我已经通过按传感器名称执行s

今日内容#pandas的时间序列简介#用于在频率转换期间执行重采样操作常用操作#转换时间格式to_datetime()#返回日期的递增的整点时间date_range()#时间戳|获取星期几|推迟几天Timestamp()|day_name()|Timedelta()FollowMe#新构造一个以日期为index的数据帧

我的数据帧低于当天(12-02〜1203).我想每天将昨天的数据(12-0222：00〜00：00)移至今天的数据(12-03).日期/时间是多索引的.当我分析数据时,这是必需的,它一天比一天更方便.但是现在我需要分析包括昨天过去2小时在内的数据…所以我需要此数据帧操作...datetimea

我在熊猫中有两个时间序列,它们在看似随机的时间都有观测.下面的代码将创建一些示例时间序列：importnumpyasnpimportpandasaspds1=pd.Series(data=np.arange(5),index=['2014-05-0609:15:34','2014-05-0609:34:00','201

我有从传感器收集的数据,看起来像：secnanosecvalue100110.2100120.2100130.2100210.1100220.2100230.1100310.2100320.2100330.110041

我有一个多级索引,它的一级索引是一个时间序列,与下面的索引非常相似：In[168]:rng=pd.date_range('01-01-2000',periods=50,freq='M')In[169]:long_df=pd.DataFrame(np.random.randn(50,4),index=rng,columns=['bar','baz','foo','zoo&#

我正在绘制几个“每周事件总数”的熊猫系列对象.系列events_per_week中的数据如下所示：Datetime1995-10-09451995-10-16631995-10-23831995-10-30911995-11-06101Freq:W-SUN,dtype:int64我的问题如下.所有熊猫系列的长度都相同,即从1995

随着时间的推移,我获得了Internet测量实验的结果,如下图所示.我正在用熊猫进行时间序列分析.某些数据下降是由于服务器中断造成的.我正在寻找平滑数据的好方法.在更简单的内置平滑函数中,pd.rolling_max()提供了一个合理的估计值.但是,它高估了一点.我还尝试编写自己的平滑函数,当

我有一个(每日)熊猫timeSeries,我需要使用特定工作日的第n次出现作为选择日期的规则,过滤到每月一次到目前为止,我的想法是最好的方法是首先列出我感兴趣的所有日期的列表或系列,然后询问这些日期的时间序列？但这仍然留下了我如何列出例如在两个日期之间发生的所有“每月第二个星

您好,我有一个小时时间序列,如果时间序列索引不在营业时间,我想掩盖它.我可以实现我想要的工作日数据,而不是每小时数据importdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpfrompandas.tseries.offsetsimport*st=datetime.datetime(2013,1,1)ed=datetime.date

我有一个表示每日产品需求的数据框.由于该产品的需求是不规则的,因此先知模型的性能不佳,如下所示：因此,我将其转换为每周时间序列,并且该模型更合适.df.resample('W',how={'y':'sum'},loffset=pd.offsets.timedelta(days=-6))我现在想做的是：1-再次转换

目录一、时间序列是什么二、时间序列的选取三、时间序列的生成四、时间序列的偏移量五、时间前移或后移五、时区处理六、时期及算术运算七、频率转换一、时间序列是什么时间序列在多个时间点观察或测量到的任何事物，很多都是固定频率出现的，比如每15秒、每5分钟、

介绍Pandas是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。同样，Pandas已经被证明为是非常强大的用于处理时间序列数据的工具。本节将介绍所有Pandas在时间序列数据上的处理方法。知识点创建时间对象时间索引对象时

#时间序列和常用操作importpandasaspd#每隔五天--5Dpd.date_range(start='20200101',end='20200131',freq='5D')'''DatetimeIndex(['2020-01-01','2020-01-06','2020-01-11','2020-0

计算两个日期之间差值假设有两个日期，我们希望计算它们之间差了多少年、多少月(要将年考虑在内)等等，该怎么办呢？importpandasaspds1="2019-2-1411:44:51"s2="2018-5-2212:11:13"#我们需要使用一个叫做pd.Period的类#Y:计算总共差了多少年print((pd.Perio

时间序列数据在这里指按时间排序的日常业务数据。对时间序列数据进行计算时，不仅涉及季度、月份、工作日、周末等常规计算，还经常遇到较为复杂的有序运算，这就要求脚本语言应具备相应的计算能力。一般用于处理时间序列数据的计算脚本有SQL、PythonPandas、esProc，下面就让我们深入了解