我有以下一天发生的销售数量的时间序列数据集作为pandas数据框架。date, sales20161225,220161231,820161224,5
20161225,2
浏览 5提问于2017-01-10得票数 1
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我们正在使用Azure数据流构建ETL管道。我们这里的需求是必须填充缺失的数据点(根据需要添加行)，并从以前的可用数据点复制数据(当按键列排序时)如果输入数据为：输出应如下所示：以绿色突出显示的行具有从先前可用键列(名称、年份和期间)复制的值
你知道我如何在azure数据流中实现同样的效果吗？
浏览 3提问于2021-06-10得票数 0
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我需要用pandas计算移动平均值。0.1735322000-01-01 01:39:00 0.194743但在添加了这样的新行之后-01-01 01:40:00 0.201918我想我只需要计算最后一次2000-01-01 01:40:00 0.201918数据，但我找不到只计算最后附加行值的熊猫熊猫rolling().mean()总是计算所有系列数据
这是
浏览 1提问于2018-05-05得票数 3
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我遇到的问题是如何跳过x轴的特定时间。比如说，数据从9点开始到11点30分结束。然后在13:00重新启动，15:00结束。如果我在其中填写数据，11:30至13:00期间也将显示为一行。如何跳过它，使它成为一个结果图表？
浏览 5提问于2014-03-04得票数 0
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我有一个庞大的网络路径序列(约3000万条)，其格式如下：路径是一个IP地址序列，因此它可以表示为字符串或整数数组。有人建议我使用timeseries数据库(如InfluxDB或OpenTSDB )来有效地存储它们，但我确实有一些背景阅读表明，TSDB适合于数值值。例如，OpenTSDB提到：
OpenTSDB是一个时间序列数据库。时间序列是一组特定度量值随时间变化的数值数据
浏览 0提问于2017-03-25得票数 2
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我每天都有2.5年的数据，但有更多的数据点为0，所以当我将它们排除在似乎无效的情况下时。我是否可以使用时间序列中使用的模型以外的任何其他模型，或者是否应该考虑缺少值的时间序列并继续进行？由于它们是相当多的缺失值，而且对时间序列来说是新的，所以我不知道该如何处理。任何输入都是非常感谢的<
浏览 0提问于2019-09-11得票数 0
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我有一套数据的时间戳和熊猫的价值。时间戳之间的间隔约为12秒，时间跨度约为一年，但有时会出现缺失点(即时间序列不规则，因此不能使用固定的窗口大小)。我想要计算每隔1分钟的滚动平均值，但我没有得到我所期望的行为。我发现了一个类似的问题，，但那是使用和和，也是前熊猫0.19.0。我用的是Pandas 0.23.4。对于滚动和，我只需要用0填充缺失的值
浏览 0提问于2019-02-12得票数 0
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R合并两个日期相同的不同时间序列
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我有包含数据的csv文件。2013年时间序列的粒度为5分钟。但是，某些时间戳缺少值。请建议如何在Pandas或Python中执行此操作
浏览 3提问于2014-11-07得票数 0
我试图在C# windows窗体应用程序中绘制一个简单的图表。绘制此图表的数据将在运行时输入。问题是它没有用X轴值来绘制图表上的唯一点。例如，对于两个点(5,1)和(5,3)，它两次显示X轴上的'5‘值。 private void button1_Click(object sender,
浏览 2提问于2017-03-25得票数 1
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我正在查看急诊室的数据，并希望为每小时到达急诊室的患者数量建立一个时间序列。我的数据集在一列中有患者到达的日期和时间(因此，第1行可能是'1/12/13，19:21:12'，但转换为pandas日期范围。我该如何汇总和存储每小时到
浏览 1提问于2014-06-24得票数 0
我使用.Net 4中的MS图表控件来显示4个数据序列，X轴被设置为datetime类型。如何从所有系列的图表中删除周末(或没有价值的日期)的显示？but it results in
浏览 3提问于2016-07-29得票数 2
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我目前有一个维数为(n_edges，2)的边数组，其中包含描述为NodeID1，NodeID2的节点对，它们都是整数。我需要有效地枚举这些NodeID，以便可以将它们表示为邻接矩阵中的索引。我目前的方法是提取唯一的一组排序的NodeID，将它们映射为0，范围为不同的节点数量，然后使用pandas</em
浏览 9提问于2021-09-10得票数 3
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我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中，这些列足够大，如果没有数据着色器，渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是，我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射？import numpy as npimp
浏览 19提问于2019-01-12得票数 0
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所以这是一个包含列的data.frame它几乎完成了，但是有一些缺失的数据点，而那些缺失的数据点正在对我们的模型产生很大的影响(我怀疑)。因此，我使用expand.grid来确保每个商店和每个日期都有一行，但此时，这些缺失数据点的销售数据为NAs。例如，对于8号星期日，星期日的平均<em
浏览 3提问于2014-05-12得票数 2
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数据的属性如下：全球数据点数:每月约500.000.000 (5亿)解决方案必须是免费的，就像免费啤酒一样，最好是开源的。假设PyTables / Pandas</em
浏览 0提问于2015-01-08得票数 32
我正在使用Pandas来计算一些金融风险分析，包括风险价值。简而言之，为了计算风险价值(VaR)，您需要获取模拟投资组合价值变化的时间序列，然后计算特定的尾部百分位数损失。例如，95%的VaR是该时间序列中的第五个百分位数。
我的时间序列存储在Pandas数据帧中，目前正在使用pd.quantile()函数来计
浏览 75提问于2016-07-27得票数 4
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信息缺失的处理
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我如何处理包含丢失数据的时间序列，这意味着什么？
因此，丢失的值并不是错误的。它是故意丢失的，而将这些缺失的值计算出来将意味着信息的丢失。所以，你可以把它想象成“只有在满足条件y的情况下才能测量x”。在我的例子中，只有在某一天有对此感兴趣的人时，才能衡量某一特定价格。这将导致具有数千个数据点的时间序列，其中约40%不包含任何值。
浏览 0提问于2019-08-27得票数 1
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我试着把病人入院的时间序列分为两组。它包括大量的空隙(月或年)，然后是短时间内大量的数据点，承认。每个数据点由一个代码( 6000码中的一个)或一个代码和一个数值组成。并不是每个时间序列都包含所有代码，而且代码非常稀疏。我试图查看每个代码中值的分布情况，但一无所获。我尝试过一种朴素的Baysian方法，在忽略任何相关的值之后，研究每组代码的概率，并且做得更好一些。
浏览 0提问于2018-10-30得票数 1
我有几个月的气象数据，分辨率为30分钟。我需要填补一些缺失的数据。在excel中，我使用14天移动平均线来填补空白.具体来说，如果数据间隔发生在上午11:00，我只在上午11:00使用数据点。从过去的7天和接下来的7天中找出一个平均值。在Excel中这样做非常简单，但我不允许自己使用它。我想要一个r解决方案。肯定有一个简单的答案，但我想不出来。我
浏览 0提问于2018-01-18得票数 0
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