如何根据时间戳对数据帧中的不同列进行平均值绘制？
根据时间戳对数据帧中的不同列进行平均值绘制，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保数据帧中包含时间戳和需要计算平均值的列。时间戳可以表示为日期时间类型，而需要计算平均值的列可以是数值类型。
- 将数据帧按照时间戳进行排序，以确保按照时间顺序进行计算。
- 根据时间戳对数据帧进行分组。使用分组操作，按照时间戳将数据帧分成多个子组。
- 对每个子组中的不同列进行平均值计算。使用平均值函数，对每个子组内的不同列进行计算平均值操作。
- 将计算得到的平均值绘制出来。可以使用图表库或数据可视化工具，根据时间戳和平均值绘制折线图、柱状图等。
以下是一个示例Python代码，使用pandas库实现上述步骤：
import pandas as pd
# 假设已经读取了包含时间戳和需要计算平均值的列的数据帧 df
# 将数据帧按照时间戳排序
df = df.sort_values('timestamp')
# 根据时间戳对数据帧进行分组，并计算平均值
grouped_df = df.groupby('timestamp').mean()
# 绘制平均值折线图
grouped_df.plot(x='timestamp', y=['column1', 'column2', 'column3'], kind='line')这里的column1、column2、column3是需要计算平均值的列名。
根据这个问答内容，腾讯云相关产品和产品介绍链接地址可以选择和时间序列数据分析、数据可视化相关的产品，如腾讯云Data Lake Analytics（https://cloud.tencent.com/product/dla）和腾讯云DataV数据可视化（https://cloud.tencent.com/product/datav）等，这些产品可以提供数据处理和可视化的功能，帮助用户进行数据帧分析和绘制。
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我在一个pandas数据帧中有3列不同的时间戳，其中两列记录了几分之一秒，而第三列没有记录几分之一秒。我想计算这3列的平均值。
我已经尝试使用列上的mean函数计算平均值，并始终收到nan作为结果
import pandas as pd
data = [{'time1': '2018-07-22 04:34:10.8966', 'time2': '2017-07-22 04:34:10.8966', 'time3': '2018-07-27 00:10:04'}]
df = pd.DataFram
浏览 15提问于2019-11-01得票数 1
2回答
我有一个生成.csv文件的随机算法。文件的内容如下所示： module, coverage, timestamp
examples.monkey, 32.142857142857146, 1546513589.59586
examples.monkey, 35.714285714285715, 1546513589.609822
examples.monkey, 35.714285714285715, 1546513589.617172
...
util.container, 27.586206896551722 ,1546513594.559889
util.container, 27.5
浏览 17提问于2019-01-03得票数 2
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2回答
我试图用ggplot2和R绘制一些有时间戳的数据，这里是我当前工作的一个最小的、可重复的例子。
库(Lubridate)库(Ggplot2) sample_size <- 100 start_date = as.POSIXct("2020-01-01 : 00:00") end_date = as.POSIXct("2020-01-02 00:00")时间戳<- as.POSIXct <- as.POSIXct(示例(seq(start_date，end_date，by=60)，sample_size)数量<- rpois(sample_
浏览 3提问于2020-04-01得票数 1
5回答
我正在尝试使用pandas数据帧来分析测量"X“在几周内的平均每日波动，然而时间戳/日期时间等被证明是特别难以处理的。花了几个小时试图解决这个问题后，我的代码变得越来越混乱，我不认为我离解决方案更近了一步，希望这里的人能引导我朝着正确的方向前进。
我在不同的时间和不同的日子测量了X，将每天的结果保存到一个数据帧中，该数据帧具有以下形式：
Timestamp(datetime64) X
0 2015-10-05 00:01:38 1
1 2015-10-05 06:03:39 4
2 2015-10-05
浏览 0提问于2015-10-15得票数 9
1回答
我正在尝试使用时间跨度绘制数据。我使用的是pandas数据帧，时间跨度足够直接，但在所有示例中，它们生成的数据都符合时间跨度。
如何生成聚合列中数据以匹配时间范围的timespan图？
目前，我正在将索引转换为时间序列，并将值绘制为列值，如下所示
series = pd.Series(df['value'], index=df.index)
series.resample('12T',how='sum')
series.plot()
plt.show()
但是，值为0和1的值似乎不会取平均值，而是在图形中从0到1或相反，而不是在指
浏览 0提问于2016-06-13得票数 0
我正在编写自定义的DirectShow源推送过滤器，它应该从视频服务器接收RTP数据并将它们推送到渲染器。我编写了一个从CSourceStream继承的CSourceStream类和一个从视频服务器接收RTP数据包的线程的包装器CVideoReceiverThread类。接收线程实际上做了三件事：
Reportsassembles 接收原始RTP数据包并收集接收帧所需的一些数据，将它们复制到缓冲区并将有关它们的信息存储到256个元素队列中，该队列定义如下：
结构queue_elem { char *start；//指针到缓冲区整段长度的帧；// Lenght of data REFERENCE
浏览 4提问于2010-02-10得票数 5
1回答
我有一些用户在24小时内每小时都有随机值。我想要得到每小时的平均值，因为它增加了。例如:3 3pm时的值为3，4 3pm时为4，5 3pm时为5，找出每小时的平均值，并在没有更多时间戳时给出总平均值。 我试过了： case
when (DatePart("hour",[AUDIT_TSP])>0) and (DatePart("hour",[AUDIT_TSP])<1)
then Date([AUDIT_TSP]) & " " & ":00" & ":00" &
浏览 25提问于2019-04-16得票数 0
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我在PHPMyAdmin上有一个SQL，我正在尝试为它编写查询。
我想要编写的查询之一是:查找列的平均值，所有列都包含日期时间，并显示该平均值。我的问题是，一件物品同时被带来了两次。表名是Orders。例如：
我将如何编写这个SQL查询？
我想要一个日期时间，这是上面所有日期时间的平均值。记住最底层的数据，必须计算两次到平均值。
谢谢!
浏览 13提问于2015-12-13得票数 3
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我有一个包含多列和多行的数据帧。有一列，比如“name”，有几行带有名称，相同的名称被多次使用。其他行，比如'x'，'y'，'z'，'zz‘都有值。我想要按名称分组，并获取每个名称的每列(x，y，z，zz)的平均值，然后在条形图上绘制。
浏览 17提问于2020-07-20得票数 1
我有一个函数可以按小时对数据进行分组(基于数据帧中的时间戳)，然后聚合平均值和标准差。然后我将它们绘制在一个图表上。目前，平均值被绘制出来，然后标准差在同一图形上显示为一条单独的线。(见下图)
我如何更改它，使其显示为错误条？另外，如果我想添加一个置信区间，有没有什么方法可以做到呢？
我用来绘制下面这张图的函数：
data_to_plot = df[df.InstanceType == instance]
final_df = data_to_plot.groupby(data_to_plot.index.hour).aggregate([mean, std]
浏览 5提问于2017-08-02得票数 1
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我有两个数据框，每个框有两列。第一列是时间戳，第二列包含一些值。其中一个数据帧比另一个大得多，但它们都包含相同时间戳范围内的数据。
如果我将这两者叠加在一起，我会得到一个很好的曲线图，显示它们在时间上的差异。
现在我想得到这两个数据帧在时间上的绝对差异，以便制作另一个图来显示它们的不同之处(或者用这个信息创建一个盒图)，即使它们没有相同的长度和精确匹配的时间戳。
检查此示例：
df1：
timestamp | data
1334103075| 1.2
1334103085| 1.5
1334103095| 0.9
1334103105| 0.7
1334103115| 1.1
13341031
浏览 0提问于2012-04-11得票数 4
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我希望找到控制器在最后n秒钟内的平均输入值(比如最后的0.1秒)，并完成每一帧的操作。
我可以看到如何为过去的n个帧存储最后n个帧的值列表并对每个帧进行平均值，但是我想考虑一个可变的帧速率，因为结果的输出正在驱动一个字符控制器，并且应该感觉精确和一致。我试着存储一个包含每个帧的输入值和增量时间值的值对的列表，然后通过增量时间值的列表进行计数，直到它们之和为n秒，然后使用这些输入值的总和来计算平均值，但是这看起来有点笨重，意味着我必须猜测列表应该有多大才能存储足够的值，有更好的方法吗？
浏览 0提问于2017-05-19得票数 3
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因此，我有一个函数，它将获取熊猫的数据并绘制它，并显示一些错误度量，我还有一个函数，它将获取带有日期时间类型索引的熊猫数据，并取数据中的每日平均值。问题是，当我试图绘制每日平均值时，matplotlib看起来非常糟糕，因为它每天都是x轴上的一个独立的滴答。我把所有这些代码都放在一个名为氢统计数据的包中，每日平均函数的github存储库源代码是，绘图函数的源代码是。线性时间序列的图如下。
每日平均地块如下
正如你所看到的，你看不到任何x轴的滴答声，因为它们都是被挤压在一起的。
浏览 1提问于2018-01-20得票数 3
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我有一个Pandas数据帧，其中包含一个从0开始的时间戳列。 第一行始终从time = 0开始，随后的行从该点开始获取相对时间。因此，例如，第二行比第一行晚0.25秒，显然它的时间戳是0.25。 我希望使用时间戳列主要是为了能够进行重采样和插值。因此，据我所知，为了达到这个目的，它必须是与时间相关的数据类型(在我的例子中是pd.Timestamp)。 现在，我还想要的是能够将数据帧保存为CSV文件。遗憾的是，pd.Timestamp列被存储为以下格式的日期时间字符串 1970-01-01 00:00:00.000000000 但是，我希望将其保存为从0.0开始的浮点值。 我正在考虑将数据帧中
浏览 19提问于2019-03-12得票数 0
1回答
我有一个数据帧，它有一个时间戳列和一个错误列，错误列有6种类型的值(NaN，D，E，F，G，H)，我需要提取具有高密度错误E的时间周期，但我不知道如何处理。 ? ? 我的方法是创建一个直方图，然后我可以计算每个错误的概率密度，然后我将迭代所有的日期，并选择具有最高概率的E。 对于这种类型的问题，有什么解决方法吗？耽误您时间，实在对不起
浏览 10提问于2021-07-05得票数 1
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我有两个数据帧，一个是一系列的时间戳和数据，另一个包含每行的开始和结束时间。让我们分别将它们称为df_series和df_interval。 我想在df_series中创建一个新列，然后遍历df_interval的每一行，如果df_series在开始时间和结束时间之间，则抛出一个标志。 我首先在df_series中创建一个空列，然后遍历各行并应用一个np.where函数。 为了完整性，df_series‘’ts‘对应于时间戳，df_event' start’对应于开始时间，df_event' end‘对应于结束时间。 df_series['event'
浏览 30提问于2020-10-01得票数 0
我正在写一个程序，可以在h264和aac之前打包RTP报头。但是我把RTP时间戳字段搞混了。 如果视频编解码器为h264，则可以为每一帧添加90000/fps的时间戳。我对aac一无所知。 我的aac采样率为8000HZ，config=1588，每帧250 ~ 520帧。我找到了一些解决方案： (1) 1024 (2) 8000/1024 =7 => 8000/7 = 1142 视频和音频无法同步，视频将比音频更快。 有人能帮我吗？
浏览 63提问于2019-12-30得票数 0
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我正在尝试通过seaborn可视化线条图，在其中我想要绘制一列的平均值和标准差。因为我使用的是大文件(有数百万行)，所以绘图需要一段时间才能加载。
为了减少计算时间，我预先计算了列的平均值和相应的标准差。随后，我使用这些预先计算的数据作为线图的输入，而不是提供完整的Pandas数据帧。
这是我目前使用的代码：
df = open_pickle("data/experiment")
sns.lineplot(x="rho", y="wait_time_mean", hue="c", style="service_type&#
浏览 11提问于2019-11-30得票数 2
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我在pyspark有一个数据帧。这是它看起来的样子，
+---------+---------+
|timestamp| price |
+---------+---------+
|670098928| 50 |
|670098930| 53 |
|670098934| 55 |
+---------+---------+
我想用之前的状态来填补时间戳中的空白，这样我就可以得到一个完美的集合来计算时间加权平均值。下面是输出应该是什么样子-
+---------+---------+
|timestamp| price |
+---------+-----
浏览 4提问于2016-08-18得票数 2
Wireshark何时在数据包上加盖时间戳？在完全接收到帧后？还是已经接收到了帧的第一个字节？我阅读了关于的以下描述，但这篇文章只声明：“当数据包被捕获时，每个数据包都会在进来时加盖时间戳”。
考虑以下场景和精确的操作系统时间：
发送者
发送者在时间x开始发送帧，在时间y (y =传输开始x+帧长度/链路速度)接收者完全接收到该帧。捕捉到的帧会出现在Wireshark中，时间戳接近x，还是会是y？
向你问好，乔纳斯
浏览 2提问于2013-05-21得票数 4
假设我有一个表，其中包含时间戳列、时间戳和分组列foo。 例如： CREATE TABLE my_table (
id SERIAL PRIMARY KEY,
foo integer NOT NULL,
timestamp timestamp without time zone NOT NULL
); 我想要做的是获得每组的平均时间差(GROUP BY foo)，然后获得这些平均值的平均值。 我能遇到的唯一一件事就是得到所有行的平均值(未分组)： SELECT avg(difference)
FROM (
SELECT timestam
浏览 46提问于2019-03-25得票数 0
1回答
我有一个数据帧，其中我有一些ID，对于每个ID，我有一些值和时间戳(连续5到7天，每5分钟大约有一个值)。我想为每个小时和每个ID选择该小时的平均值、中位数和方差，并将它们存储在不同的列中，如以下结果所示： hour mean var median ID
0 2 4 4 1234
1 4 5 3 1234
...
23 2 2 3 1234 我的专栏有： ID int64
Value
浏览 14提问于2019-09-07得票数 0
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我有一个格式为datetime64[ns]的长时间范围的数据帧和一个int值 数据如下所示： MIN_DEP DELAY
0 2018-01-01 05:09:00 0
1 2018-01-01 05:13:00 0
2 2018-01-01 05:39:00 0
3 2018-01-01 05:43:00 0
4 2018-01-01 06:12:00 34
... ... ...
77005 2020-09-30 23:4
浏览 22提问于2020-11-06得票数 0
1回答
熊猫前排平均满足条件
、、、、
我有一个巨大的数据帧(>20m行)，每一行包含一个时间戳和一个数值变量X。我想为每一行分配一个新列，其中这个新列中的值是指定时间窗口内前几行中X的平均值，例如不超过5分钟前所有具有时间戳的行的平均值。由于时间戳没有固定的间隔，所以我不能只取固定的切片
目前，我发现的最佳方法是一种“毛虫”算法，它只遍历一次数据帧，并根据时间框架窗口是否被破坏而移动开始/结束索引。然而，事实证明，这是不可行的缓慢，我想知道是否有一个聪明的矢量法来做到这一点？也许用np数组代替？
谢谢
浏览 2提问于2021-02-11得票数 1
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这个问题是在“高级”庄园中故意写成的，以避免代码片段的乱七八糟，希望我能理解我的观点，我使用的是C++和OpenGL。
我有一个游戏引擎，在引擎中我有我的“游戏循环”，它叫做每一个帧，这个游戏循环中的一件事是我对Render()的调用，在调用SwapBuffers()之前，没有什么新的东西。
从本质上说，我的引擎使用场景图绘制场景，即我有GameObject's，每个对象都有一个GameComponent。因此，当在“游戏循环”中调用Render()时，我获取根GameObject并呈现其GameComponent，然后移动到下一个GameObject并呈现其GameComponent
浏览 0提问于2020-02-29得票数 2
我有一个这样的数据帧：
df = pd.DataFrame(np.reshape(np.arange(0,9), (3,3)))
print(df)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
我想根据引用列来规范化其中的两个列。例如，如果我选择df[0]作为我的参考列，那么df[1]和df[2]的平均值也是3，标准差也是3。
做这件事最好的方法是什么？
浏览 12提问于2019-11-25得票数 1
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1回答
我有一个.pcap文件，我希望保留第一个帧的时间戳，但是调整其他帧的时间。根据手册页，您似乎只能调整每一帧的时间，而不是特定的帧。是否有某种方式可以对特定的帧进行修改，或者至少有一系列的帧？
浏览 12提问于2022-03-31得票数 0
1回答
我目前正在编写一个代码，该代码接受如下所示的.csv文件：
724070 93730 19800101 0 330 1.5 22000 -1.7 -5 1013.6 78
724070 93730 19800101 100 230 1.5 22000 -2.7 -5.5 1013.7 81
724070 93730 19800101 200 0 0 22000 -3.8 -4.9 1013.9 92
724070 93730 19800101 300 340 1.5 22000 -5.6 -6.1
浏览 1提问于2014-05-05得票数 1
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我有一个简单的问题要问OpenNI：
如果我使用基本示例来读取Kinect (或".oni“文件)，如下所示：
// Missing init
while(true) {
// Read a new frame
rc = g_context.WaitAnyUpdateAll();
g_depth.GetMetaData(g_depthMD);
mystuff();
}
// Missing close
假设mystuff()操作耗时100ms，接下来的帧会被跳过吗(因为Kinect是30FPS，所以每帧33ms)，我会错过它们，或者在Kinect或O
浏览 0提问于2014-07-06得票数 1
1回答
我正在尝试交换海洋热图上的X和Y轴。
背景:我有一个Pandas数据帧，其中的索引是时间戳。当我这样做的时候
df_all = pd.read_csv(args.input)
df_all.set_index(df_all['Timestamp'])
ax = seaborn.heatmap(df_all, linewidth=0.5)
plt.show()
我得到了一个热图(耶！)但是在Y上有时间戳，在X上有数据项。
我将使用相同的时间戳绘制8个类似的热图(以及许多具有X轴时间戳的其他matplotlib )，因此我希望在X轴上对齐时间戳，并将数据项(列标签0-511)保持在
浏览 2提问于2018-09-21得票数 2
我有两个数据帧，如下所示：
time browncarbon blackcarbon
181.7335 0.105270 NaN
181.3809 0.166545 0.001217
181.6197 0.071581 NaN
422 rows x 3 columns
start end toc
179.9989 180.0002 155.0
180.0002 180.0016 152.0
180.0016 180.0030 151.0
1364 rows x 3 column
浏览 0提问于2019-07-17得票数 3
我认为这个问题的定义非常简单，但我正在寻找一种适合于非常大的数据集(20+数百万)的解决方案。
我有两个列表:包含N时间戳的stamps和包含N标量值的values。
我可以很容易地将这些数据绘制成时间序列图。
现在，我想要将values的平均值绘制到1分钟的长箱中(我通常每分钟有50个值，但碰巧有些值是空的)。导致空箱的空值应该使该箱的平均值等于零。
我如何用最少的代码高效地做到这一点呢？
浏览 0提问于2016-02-10得票数 0
2回答
我有一个有2列的数据帧:时间戳，值时间戳是从纪元开始的时间，值是浮点值。我想将行合并为按最小值计算的平均值。这意味着我想要将时间戳来自相同的舍入分钟(从纪元开始的60秒间隔)的所有行合并到单个行，其中值列将是所有值的平均值。
举个例子，假设我的dataframe是这样的：
timestamp value
--------- -----
1441637160 10.0
1441637170 20.0
1441637180 30.0
1441637210 40.0
1441637220 10.0
1441637230
浏览 0提问于2015-09-07得票数 11
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2回答
假设我有一个用ffmpeg解码的音频文件。源格式类似于AAC，其中音频被分割成包。当寻求某个特定的时间时，很明显，大部分时间不会落在数据包边界上，而是在数据包持续时间内的某个地方。我是否必须自己在数据包中寻找，还是av_seek_frame自己去做，并设置解码，以便下一个解码帧应该从我所要求的位置开始？
如果我使用带有标志av_seek_frame的函数AVSEEK_FLAG_BACKWARD，则假定av_read_frame返回的下一个数据包将包含我所寻求的时间位置。是那么回事吗？
如果我用avcodec_decode_audio4，解码这个包，返回的帧会在包开始时或从我传递给av_seek
浏览 2提问于2015-08-06得票数 6
考虑以下数据帧，该数据帧具有可能具有重复的(即非唯一的)索引值的时间戳索引、指示资产的另一列以及具有该时间戳处的该资产的值的另一列。
df
value asset
2021-03-18 11:00:00 4 A
2021-03-18 11:30:00 1 B
2021-03-18 12:00:00 3 A
2021-03-18 12:30:00 2 A
2021-03-18 13:00:00 3 A
2021-03-18 13:30:00 3 A
浏览 2提问于2021-03-19得票数 0
2回答
我有下面的图表，这是两列数据帧的一个图的结果，我只是将其绘制为
df.plot(style='o-')
编辑
我用：df.rolling(5).mean()绘制了它的运行平均值(感谢以下人员的帮助)。
我能用pandas的一些函数来绘制y轴在x轴上的导数吗？
我尝试过这里提出的解决方案：，但是它没有起作用
浏览 2提问于2019-11-17得票数 0
1回答
给出以下片段(火花版本: 1.5.2)：
rdd.toDF().write.mode(SaveMode.Append).parquet(pathToStorage)
它将RDD数据保存到扁平的Parquet文件中，我希望我的存储具有如下结构：
country/
year/
yearmonth/
yearmonthday/
数据本身包含一个country列和一个时间戳列，所以我从开始。但是，由于数据中只有时间戳，所以不能按年/年月/月/月划分整个事件，因为它们本身并不是列.
看上去很不错，但我不能把它改编成Parquet文件.
有什么想法吗？
浏览 2提问于2016-02-08得票数 0
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3回答
我在pandas中有以下数据框架 Column 1 Column 2 Column3 Column 4
2 2 2 4
1 2 2 3 我希望创建一个数据帧，其中包含列1和列2，列3和列4的平均值，等等。 ColumnAvg(12) ColumnAvg(34)
2 3
1.5 1.5 我用的是这个，但它是所有东西的平均值。 df.mean(axis=1) 有没有办
浏览 40提问于2020-09-20得票数 3
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1回答
第一次在这里发帖。我最近被介绍到了seaborn和plotly python库。他们创造了一些很棒的情节。
我一直在苦苦思索着在密谋中重现一个海上情节。我有一个类似以下示例的数据帧：
在seaborn中，如果我使用以下代码：
sns.catplot(data=test, x='time', y='y', hue='group', kind='point')
我得到了一个很好的图表，其中的组已经自动平均，并用误差条绘制了两条线。在我的图表'a‘和'b’上有两条线显示了每个时间点的平均值：
如果我尝试在中使用以下命令来
浏览 19提问于2020-05-05得票数 0
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我正在从不同的传感器收集数据，并将它们写入Cassandra数据库。传感器ID作为分区键，传感器数据的时间戳作为聚类列。另外，存储传感器的值。每个传感器每天收集大约30000到60000个值。
我想做的最简单的事情就是画一个图表来显示这些数据。这在几个小时内不是问题，但当显示一周甚至更长的范围时，所有数据都必须加载到后端( rails应用程序)中进行进一步处理。对于我的测试数据集，这并不是很快，我认为在生产中也不会更快。
所以我的问题是，如何加快速度。我想过直接在数据库中对数据进行预处理，但Cassandra似乎无法做到这一点。
对于一个宽度为1000px的图来说，画一万个点并不有趣--所以从
浏览 0提问于2014-02-03得票数 0
? ? 使用此代码绘制的两行代码： ax = sns.lineplot(x='Number of env steps total', y=y, hue="Experiment", style="Experiment", palette=palette, data=df, ax=axs[idx, 0], hue_order=hue_ordering, dashes=dash_styles, ci="sd", estimator='mean') 唯一的区别是在第二个图中，我将"df“数据帧中的
浏览 46提问于2019-12-04得票数 0
我有一个数据帧，其中包括每个时间的多行数据，并希望按时间分组，以创建一个压缩数据帧。列a和b是来自其他列的累加和，并且应该在每个时间组中保持具有最高x的行的值，而不是总和或平均值。 x time group value cumsum_A cumsum_B
1 0 A 0 0 0
2 0 B 0 0 0
3 0 A 0 0 0
4 1 A 0 0 0
5 1 B
浏览 18提问于2019-06-27得票数 1
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我使用Pandas向数据帧输入了一个CSV文件，并希望计算其中列的日平均值。有两个列不会被平均化，时间和日期(日期是数据分组的日期)。然后，我希望在该日期的最后一行下面插入一行，在date列中插入“Average”( time列中没有任何内容)，然后在正确的列中插入相应的平均值。我只使用了Pandas一段时间，所以我不知道最简单的方法是什么。任何帮助都将不胜感激。
浏览 12提问于2022-06-17得票数 0
我原来有3列，时间戳，response_time和类型列，我需要做的是找出所有时间戳都相同的响应时间的平均值，因此我将所有时间戳组合在一起，并对它们应用均值函数。我得到了以下系列，这是很好的：
0 16.949689
1 17.274615
2 16.858884
3 17.025155
4 17.062008
5 16.846885
6 17.172994
7 17.025797
8 17.001974
9 16.924636
10 16.813300
11 17.152066
12 17.29
浏览 0提问于2015-10-23得票数 1
背景:大表的字段ID自动递增主键，另一个列时间戳存储行插入操作时的UNIX时间戳。该时间戳列不在任何索引中，由于性能原因，我无法对其进行索引。
情况:我们需要在这个巨大的表中查询过去在特定时间戳值之前的行；我们可以发出一条SELECT语句并在WHERE子句中指定该条件，但这将导致全表扫描，因为时间戳列没有索引。
建议:这两列的性质都是随着插入的每一行而递增:自动递增列增加，时间戳列也增加。我可以每次将表划分为两个相等数量的行，并检查每个边界的时间戳，依此类推，直到我到达一行，然后使用该ID对其运行普通的SELECT。
这种解决方案的问题:它很难，需要大约25个查询才能完成该操作，并且随着表的增
浏览 6提问于2011-03-07得票数 1
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这是我的密码
df = [ ]
for filename in sorted(glob.glob(dirname + '/*.xlsx')):
df.append( pd.read_excel(filename))
每个数据帧都有不同的行和列大小。我需要的是为每个数据帧添加一个新列，调用“时间戳”，并使用相同的值填充该列的“时间戳”。
浏览 2提问于2020-05-20得票数 0
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我正在打印具有以下格式的时间序列
> 1400536853 0.011955
> 1400537188 0.013695
> 1400537530 0.010797
> ....
> 1400621709 0.010688
> 1400622023 0.007209
> 1400622338 0.006685
> 1400622653 0.005539
第一列是unix时代格式的时间戳，第二列是要绘制的变量。请注意，时间戳pf第一行对应于"Tue May 20 00:00:53 CEST 2014“，最后一行对应于"
浏览 4提问于2014-05-22得票数 2
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我已经从Jupyter notebook中的csv文件加载了数据。在清理和输入数据帧之后，我正在尝试绘制一些可视化效果。但是，我不确定是否需要为此创建一个透视表，或者是否需要更改一些列的数据类型。
我的数据帧如下所示：
pd.DataFrame({'Items'[GDP, GDP, 0],
'Duration':[2013-2014, 2014-2015,0],
'Assam':[177745.00,198745.00,12.07],
'Bihar': [317101.00,373101.00,10.87]
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
我已经使用lubridate将一些持续时间数据转换为hms格式
library(lubridate)
series$Duration <- hms(series$Duration)
这为我提供了一个xts对象形式的每日列数据：
>Duration
2016-03-12 9M 5s
2016-03-13 6M 18s
2016-03-14 6M 30s
2016-03-15 7M 12S
我想从数据中创建一个移动平均值，所以使用：
Duration <- rollmean(Duration,30,align="right")
然而，这确实给出了一个时间
浏览 2提问于2016-05-05得票数 1
2回答
我有两个数据帧(动作，喜剧)。操作包含两列(年份，评等)评等列包含相对于年份的平均评等。喜剧数据框架包含具有不同平均值的相同的两列。
我将两个数据帧合并到一个total_year数据框架中。
total_year的输出：
📷
现在，我想在一个线图上绘制total_year，其中X轴应该包含年份列，Y轴应该包含动作列和喜剧列。
我一次只能绘制Y轴上的一列，使用以下代码：
total_year[-15:].plot(x='year', y='action' ,figsize=(10,5), grid=True)
如何在Y轴上绘制两列？
我从谷歌拍下这张照片只是为了让
浏览 0提问于2017-12-12得票数 18
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