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时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路

今日锦囊 特征锦囊：时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路 时间序列模型在我们日常工作中应用的场景还是会很多的，比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等，这也是我们必须要掌握时序建模的原因...如下表中的销量字段； 2）时间戳：标记本条记录发生时间的字段，如下表中的统计日期字段。...1）时间戳本身特征 直接使用Pandas的series提取时间戳特征，比如说哪年、哪季度、哪月、哪周、哪日、哪时、哪分、哪秒、年里的第几天、月里的第几天、周里的第几天。.../np.timedelta64(1, 'h') # 换成 D 则为 天 04 时序值的衍生思路 本例中的时序值是销量字段，一般我们在对时序值进行操作前，需要对数据的时序进行排序和补全，然后才开始操作...05 时序值的衍生代码分享 1）时间滑动窗口统计 因为方法叫做Rolling Window Statistics，所以代码里关于这块的实现也有1个叫rolling的方法，这个方法在时序建模中很好用，后面单独一篇文章讲下

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数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

datetime64和timedelta64对象的一个细节是，它们建立在基本时间单位上。因为datetime64对象限制为 64 位精度，所以可编码时间的范围是这个基本单位的2^64倍。...换句话说，datetime64在时间分辨率和最大时间跨度之间进行权衡。 例如，如果你想要纳秒的时间分辨率，你只有足够的信息来编码2^64纳秒或不到 600 年的范围。...更多信息可以在 NumPy 的datetime64文档中找到。 Pandas 中的日期和时间：两全其美 例如，我们可以使用 Pandas 工具重复上面的演示。...这些可以通过Series和DataFrame对象的rolling()属性来完成，它返回一个视图，类似于我们在groupby操作中看到的东西（参见“聚合和分组”）。这个滚动视图默认提供许多聚合操作。...我们首先按照标记周末的标志，和一天中的时间分组： weekend = np.where(data.index.weekday < 5, 'Weekday', 'Weekend') by_time = data.groupby

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    如何快速分析出城市人口流动数量？

    【题目】 下面是统计每天各个城市之间的人口流入、流出的“各城市人口流动表” 需要通过以上数据，了解： 1：每个城市的总流入人口数量 2：统计2017年乘飞机在周末从北京流入的人口数 3：计算2018...日期”字段是具体的日期，要用具体的日 筛选出年份，用到年份的提取函数year（） 4、星期查询，需要用date_format(date,format)函数在“日期”字段中筛选出周末。...2、date_format(date,format) 函数，SQL中设置时间格式函数，其中括号里的“date”是要设置的日期，“format” 是设置成规定日期/时间的格式。...下列字符和字符串是常用的： 格式化日期常用的字符串： 3、SQL常用的日期提取函数： 4、or操作符，筛选结果只要满足其中之一条件就被筛选出来，在与and连用时，优选计算and，and拥有较高的计算次序...【问题3解题思路】： 计算2018年流入流出长春的总人数 １、解题思路：先把符合条件的＂流入＂的人数计算出来，并把符合条件的＂流出＂的人数计算出来，两者合并作为一个整体，然后对整体的结果再求和。

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    疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

    他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...研究者对学习到的发声特征进行了可视化分析，结果表明新提出的方法是有效的。作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...然后，基于一个预先设定的最大值，对音频幅度进行归一化，并将每一段音频的长度规范为 2 秒——裁切长音频序列或通过复制部分短音频来填充短音频序列。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?

    2.7K20

    时间序列 | 字符串和日期的相互转换

    本文将介绍比较常用的字符串与日期格式互转的方法，是属于时间序列中部分内容。 ---- datetime.datetime datetime以毫秒形式存储日期和时间。...datetime.strptime(value,'%Y-%m-%d') datetime.datetime(2020, 5, 20, 0, 0) dateutil.parser.parse datetime.strptime()是通过已知格式进行日期解析的最佳方式...31, 1997 10:45 PM') datetime.datetime(1997, 1, 31, 22, 45) 在国际通用的格式中，日出现在月的前面很普遍，传入dayfirst=True即可解决这个...对标准日期格式（如ISO8601）的解析非常快： >>> import pandas as pd >>> datestrs = ['2011-07-06 12:00:00', '2011-08-06 00...在数据处理过程中，特别是在处理时间序列过程中，常常会出现pandas.

    7.4K20

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·一）

    加权窗口：由scipy.signal库提供的加权非矩形窗口。 扩展窗口：对值进行累积窗口。 指数加权窗口：对值进行累积和指数加权窗口。...这些关键字参数将应用于*传递的函数*（如果是标准的 Python 函数）和对每个窗口进行的应用循环。 版本 1.3.0 中的新功能。...例如，业务偏移将把落在周末（星期六和星期日）的日期向前滚动到星期一，因为业务偏移在工作日上运行。...resample()是基于时间的分组，然后对每个组进行减少方法。查看一些食谱示例以了解一些高级策略。...类似于聚合 API、分组 API 和窗口 API，Resampler可以选择性地重新采样。 对DataFrame进行重新采样，默认情况下将对所有列使用相同的函数。

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    你需要的Excel常用函数都在这里！

    SUMIF() SUMIF(range, criteria, [sum_range]) 对范围中符合指定条件的值求和。 range 必需。希望通过标准评估的单元格范围。...一旦在该区域中找到了项，将计算 sum_range 中的相应值的和。 criteria1 定义将计算 criteria_range1中的哪些单元格的和的条件。其表示方式与SUMIF一样。...如果需要，可将条件应用于一个区域并对其他区域中的对应值求和。...如公式 =SUMIF(B2:B5, "John", C2:C5) 只对区域 C2:C5 中在区域 B2:B5 中所对应的单元格等于"John"的值求和。...工作日不包括周末和专门指定的假日。在计算发票到期日、预期交货时间或工作天数时，可以使用函数 WORKDAY 来扣除周末或假日。 start_date 必需。开始日期。 days 必需。

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    一文归纳Python特征生成方法(全)

    1 特征生成的作用 特征生成是特征提取中的重要一步，作用在于： 增加特征的表达能力，提升模型效果；(如体重除以身高就是表达健康情况的重要特征，而单纯看身高或体重，对健康情况表达就有限。)...3.1 聚合方式 聚合方式是指对存在一对多的字段，将其对应多条记录分组聚合后统计平均值、计数、最大值等数据特征。...如以上述数据集，同一cust_no对应多条记录，通过对cust_no(客户编号)做分组聚合，统计C1字段个数、唯一数、平均值、中位数、标准差、总和、最大、最小值，最终得到按每个cust_no统计的C1平均值...如具体的家庭住址，可以截取字符串到城市级的粒度。 字符长度 统计字符串长度。如转账场景中，转账留言的字数某些程度可以刻画这笔转账的类型。 频次 通过统计字符出现频次。...解决这个问题除了升级服务器内存，减少njobs，还有一个常用的是通过只选择重要的特征进行暴力衍生特征。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·三）

    这将包括在包含日期上匹配时间： 警告 使用单个字符串对DataFrame行进行索引（例如frame[dtstring]）已在 pandas 1.2.0 中弃用（由于不确定是索引行还是选择列而存在歧义），...这将包括在包含日期的匹配时间： 警告 使用单个字符串通过 getitem（例如 frame[dtstring]）对 DataFrame 行进行索引在 pandas 1.2.0 中已弃用（因为它存在将行索引与列选择混淆的歧义...例如，商业偏移将周末（星期六和星期日）落在的日期向前推到星期一，因为商业偏移是在工作日上操作的。...AbstractHolidayCalendar类提供了返回假期列表的所有必要方法，只需在特定假期日历类中定义rules即可。此外，start_date和end_date类属性确定生成假期的日期范围。...对于在固定日期发生的假期（例如，美国阵亡将士纪念日或 7 月 4 日），一个遵守规则确定了如果假期落在周末或其他非观察日时如何观察。

    20200

    干货分享 | Pandas处理时间序列的数据

    在进行金融数据的分析以及量化研究时，总是避免不了和时间序列的数据打交道，常见的时间序列的数据有比方说一天内随着时间变化的温度序列，又或者是交易时间内不断波动的股票价格序列，今天小编就为大家来介绍一下如何用...'%Y-%m-%d') 05 提取时间格式背后的信息 在时间序列的数据处理过程当中，我们可能需要经常来实现下面的需求 l求某个日期对应的星期数（2021-06-22是第几周） l判断一个日期是周几（2021...-02-14是周几） l判断某一日期是第几季度，等等 当数据集中的某一列已经转化为是“datetime64”的格式时，仅需要用到“dt”的方法，就可以快速得到相应的结果，例如 df = pd.DataFrame...df.time_frame.dt.dayofweek[0] # 返回对应额日期 df.time_frame.dt.date[0] # 返回一周中的第几天，0对应周一，1对应周二 df.time_frame.dt.weekday...，例如 # 移动3个值，进行求和 data['sum'] = data.test.rolling(3).sum() # 移动3个值，进行求平均数 data['mean'] = data.test.rolling

    1.7K10

    从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

    主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。 1.数据表合并 在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。...在Python中可以通过merge函数一次性实现。...4.数据分组 Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”来完成分组 Python中使用Where函数用来对数据进行判断和分组 #如果price列的值>3000...还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组，下面的代码中对city列等于beijing并且price列大于等于4000的数据标记为1。...在前面的代码后增加price字段和sum函数。对筛选后的price字段 进行求和，相当于Excel中的sumifs函数的功能。

    11.5K31

    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

    第一，会出现时间戳（Date times）的概念，即'2020-9-7 08:00:00'和'2020-9-7 10:00:00'这两个时间点分别代表了上课和下课的时刻，在pandas中称为Timestamp...通过这个简单的例子，就能够容易地总结出官方文档中的这个表格： 概念 单元素类型 数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64...，因此将不进行讲解，而只涉及时间戳序列、时间差序列和日期偏置的相关内容。...datetime64[ns]本质上可以理解为一个大整数，对于一个该类型的序列，可以使用max, min, mean，来取得最大时间戳、最小时间戳和“平均”时间戳 下面先对to_datetime方法进行演示...，而不是对数值进行位移 输出为： 3. dt对象 在时序类型的序列上定义了dt对象来完成许多时间序列的相关操作。

    6.6K10

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（七）

    通过 Hernan Rojas 学习熊猫 为新熊猫用户准备的一套课程：bitbucket.org/hrojas/learn-pandas 用 Python 进行实用数据分析 这个指南是一个介绍如何使用...不同的索引选择方式 基础知识 属性访问 切片范围 通过标签进行选择 通过位置进行选择 通过可调用对象进行选择 结合位置和基于标签的索引 选择随机样本...，可以轻松地将Series和DataFrame对象结合在一起，对索引进行各种类型的集合逻辑操作，并在联接/合并类型操作中提供关系代数功能。...通过“分组”我们指的是涉及以下一个或多个步骤的过程： 根据某些标准将数据分组 对每个组独立应用函数 将结果组合成数据结构 查看分组部分。...通过“分组”我们指的是涉及以下一个或多个步骤的过程： 根据某些标准将数据分组 对每个组独立应用函数 将结果组合成数据结构 请参见分组部分。

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    泰迪杯A题通讯产品销售和盈利能力分析一等奖作品

    /year_area_sale.csv") year_area_sale 输出为： 通过groupby函数对[“年份”， “国家"]进行分组，对”销售额“进行求和 year_cou_sale.../各年份各国家的利润同比增长率.csv") temp2 输出为： 1.1.5统计各年度各服务分类销售额数据&计算同比增长率 通过groupby函数对[“年份”， “服务分类"]进行分组，对”销售额..., "服务分类", "销售额", "利润"]] job2 输出为： 通过groupby函数对[“地区”, “国家”, “服务分类”]进行分组，分别求出"销售额"和”利润“的总和 a = job2..../各地区各国家有关服务分类销售额和利润数据.csv") a 输出为： 1.3.1统计各个销售经理的成交合同数和成交率 salespersonData 输出为： 通过对列”销售经理“进行分组，...我们可以通过销售经理在某地区某日期的成就率，求出该时销售经理的总销售合同即以成交的合同和非成交的合同，再通过成交合同比上总合同数求出该经理的成交率： job3 = salespersonData.loc

    2.9K10

    使用 pandas处理股票数据并作分析

    以我们表格中的数据，就是 ceiling_price/floor_price。这个比率最大的股票就是好股票。关于时间周期，这个和炒股策略有关。有些人喜欢做短线，可能就持股几天，或一两周。...分组计算 我们需要计算 30 个自然日里的股票平均波动周期。这样，我们必须以 30 天为单位，对所有的历史数据进行分组。然后逐个分组计算其波动率。...我们接下来就是根据这个值进行分组。...我们把分组的起始日期，交易量总和都列出来，也可以观察一下交易量和股票波动比的关系ripples = group.sort_values('ripples_radio', ascending=False)...选定数据 这里涉及到用日期对数据进行分片的技术，我们需要选择指定日期及之前一段时间内的数据。

    5K70

    matlab数据可视化交通流量分析天气条件、共享单车时间序列数据

    此外，突出显示数据探索，包括使用timetable 数据容器的可视化和分组计算 ： 探索日常自行车交通 将自行车交通与当地天气条件进行比较 分析一周中不同天数和一天中不同时间的自行车流量 将自行车交通数据导入时间表...通过对bikeData 使用大括号的内容进行索引，将数字数据作为矩阵返回 。显示前八行。使用标准表下标访问多个变量。...dantat = rtime(bkeat(:,vc),'dily','firtau'); 比较自行车数量和天气数据 通过将自行车数量与天气数据进行比较，检查天气对骑行行为的影响。...syhrone(dayout,wethrDta,'inseon'; 比较单独 y 轴上的自行车交通数量和室外温度来检查趋势。从数据中删除周末进行可视化。...趋势相似，表明在寒冷的日子里骑自行车的人更少。 按星期几和一天中的时间分析 根据不同的时间区间（例如星期几和一天中的时间）检查数据。使用varfun 对变量执行分组计算来确定每天的总计数 。

    10810

    3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

    1、To_period 在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...比如针对于时间类型的列，month 方法只返回在许多情况下没有用处的月份的数值，我们无法区分 2020 年 12 月和 2021 年 12 月。...但是我们通过使用to_period 函数的参数”M“实现时间序列。 让我们为年月和季度创建新列。...["date"].dt.to_period("M") df["quarter"] = df["date"].dt.to_period("Q") df.head() 还可以查看 DataFrame 中不同的年月和季度值...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。

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    3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

    To_period 在 Pandas 中，操作 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...比如针对于时间类型的列，month 方法只返回在许多情况下没有用处的月份的数值，我们无法区分 2020 年 12 月和 2021 年 12 月。...但是我们通过使用to_period 函数的参数”M“实现时间序列。 让我们为年月和季度创建新列。...df["date"].dt.to_period("M")df["quarter"] = df["date"].dt.to_period("Q") df.head() 还可以查看 DataFrame 中不同的年月和季度值...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。

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