我经常不得不处理一堆嘈杂的、有些相关的时间序列。有时我需要一些模拟数据来测试我的代码，或者为StackOverflow上的一个问题提供一些样本数据。我通常最终要么从不同的项目加载一些类似的数据集，要么只是添加一些正弦函数和噪声并花一些时间来调整它。你的方法是什么？您如何生成具有特定规范的噪声信号？我是不是忽略了一些非常明显的标准包，它们正是这样做的？我通常希望在我的模拟数据中获得的特征:随时间变化的噪音水平信号中的一些历史记录(比如随机游走？)信号的周期性能够生成具有相似(但不完全相同)特征的另一个时间序列也许是一堆奇怪的下降/高峰/高原能够重现它(一些种子和一些参数？)我想得到一个类
我有两个时间戳部分重叠的不同时间序列:importscikits.timeseriesastsfromdatetimeimportdatetimea=ts.time_series([1,2,3],dates=[datetime(2010,10,20),datetime(2010,10,21),datetime(2010,10,23)],freq='D')b=ts.time_series([4,5,6],dates=[datetime(2010,10,20),datetime(2010,10,22),datetime(2010,10,23)],freq='D')代表以下数据:Day:20
我有一个保存时间的变量，它是UTC中的datetime.time类型，我希望它转换为其他时区。我们可以在datetime.datetime实例中转换时区，如此SO链接-HowdoIconvertlocaltimetoUTCinPython?所示.我无法弄清楚如何在datetime.time实例中转换时区。我不能使用astimezone因为datetime.time没有这个方法。例如:>>>t=d.datetime.now().time()>>>tdatetime.time(12,56,44,398402)>>>我需要UTC格式的“t”。 最佳答案
我有一个日期间隔不规则的Pandas数据框。有没有办法用7天作为移动窗口来计算medianabsolutedeviation，中位数等..？我觉得我可以以某种方式使用pandas.rolling_apply但它不会为window参数采用不规则间隔的日期。我找到了类似的帖子https://stackoverflow.com/a/30244019/3128336并且我正在尝试创建我的自定义函数，但仍然无法弄清楚..任何人都可以帮忙吗？importpandasaspdfromdatetimeimportdatetimeperson=['A','B','C','B','A','C','A','
(本题可单独阅读，但为:TimeseriesfromCSVdata(Timestampandevents)的续集)我想使用python的pandas模块(参见下面的链接)通过时间序列表示来可视化CSV数据(来自2个文件)。df1的示例数据:TIMESTAMPeventid02017-03-2002:38:24112017-03-2105:59:41122017-03-2312:59:58132017-03-2401:00:07142017-03-2703:00:131“eventid”列始终包含值1，我试图显示数据集中每一天的事件总和。第二个数据集df0具有相似的结构，但仅包含零:df
我想在像内置的ohlc方法一样对pandasDataFrame进行重采样时创建多个列。defmhl(data):returnpandas.Series([np.mean(data),np.max(data),np.min(data)],index=['mean','high','low'])ts.resample('30Min',how=mhl)死于Exception:Mustproduceaggregatedvalue有什么建议吗？谢谢! 最佳答案 您可以将函数字典传递给resample方法:In[35]:tsOut[35]:20
我有一个pandas数据框，其中每个观察值都有一个日期(作为datetime[64]格式的条目列)。这些日期分布在大约5年的时间段内。我想绘制所有观测日期的核密度图，年份标记在x轴上。我已经弄清楚如何创建相对于某个引用日期的时间增量，然后创建每个观察与引用日期之间的小时数/天数/年数的密度图:df['relativeDate'].astype('timedelta64[D]').plot(kind='kde')但这并不是我想要的:如果我转换为年增量，则x轴是正确的，但我失去了年内变化。但是，如果我采用更小的时间单位(例如小时或天)，则x轴标签更难解释。在Pandas中实现此功能的最简单
大家好，我有两个系列的数据:每日原始股票价格返回(正float或负float)和交易信号(买入=1，卖出=-1，无交易=0)。原始价格返回只是今天的价格除以昨天的价格的对数:log(p_today/p_yesterday)一个例子:raw_return_series=[0.0063-0.00310.0024...,-0.02210.0097-0.0015]交易信号系列如下所示:signal_series=[-1.0.-1.-1.0.0.-1.0.0.0.]根据交易信号获取每日yield:daily_returns=[raw_return_series[i]*signal_series[
在tornado.web模块有一个名为_time_independent_equals的函数:def_time_independent_equals(a,b):iflen(a)!=len(b):returnFalseresult=0forx,yinzip(a,b):result|=ord(x)^ord(y)returnresult==0它用于比较安全的cookie签名，因此也是名称。但是关于这个函数的实现，难道只是复杂的说a==b吗？ 最佳答案 该函数不只是简单地比较字符串，它会尝试始终花费相同的时间来执行。这对于比较密码等安全任务
我需要一个以秒为单位的日期时间列，到处都是(includingthedocs)说我应该使用Series.dt.total_seconds()但它找不到函数。我假设我有一些错误的版本，但我没有...pipfreeze|greppandaspandas==0.20.3python--versionPython3.5.3这一切都在一个virtualenv中，它已经运行了很长时间而没有错误，其他Series.dt函数也可以运行。这是代码:frompandasimportSeriesfromdatetimeimportdatetimes=Series([datetime.now()for_inr
