如何将pandas中的时间序列重新采样为每周从任意一天开始的频率？我看到有一个可选的关键字基础，但它只适用于短于一天的间隔。 最佳答案 你可以通过anchoredoffsets至resample，除其他选项外，它们涵盖了这种情况。例如从星期一开始的每周频率:ts.resample('W-MON') 关于python-将Pandas中的时间序列重新采样为每周一次，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.

这是我关于stackoverflow的第一个问题。对我放轻松!我有两个数据集由不同的采集系统以不同的采样率同时采集。一个非常规则，另一个则不是。我想创建一个包含两个数据集的数据帧，使用规则间隔的时间戳(以秒为单位)作为两者的引用。不规则采样的数据应该插值到规则间隔的时间戳上。这里有一些玩具数据展示了我正在尝试做的事情:importpandasaspdimportnumpyasnp#evenlyspacedtimest1=np.array([0,0.5,1.0,1.5,2.0])y1=t1#unevenlyspacedtimest2=np.array([0,0.34,1.01,1.4,1

我正在尝试使用Keras解决二元分类问题，使用ImageDataGenerator.flow_from_directory方法生成批处理。但是，我的类非常不平衡，比如一个类比另一个多8倍或9倍，导致模型在为每个示例预测相同的输出类时卡住。有没有一种方法可以将flow_from_directory设置为在每个时期从我的小类过采样或从我的大类欠采样？目前，我刚刚在小类为每个图像创建了多个副本，但我希望有更多的灵active。 最佳答案 使用当前版本的Keras-仅使用Keras内置方法无法平衡您的数据集。flow_from_direct

我是自学python的，发现一个问题需要对特征向量进行下采样。我需要一些帮助来了解如何对数组进行下采样。在数组中，每一行代表一个图像，是从0到255的数字。我想知道您如何对阵列应用下采样？我不想scikit-learn因为我想了解如何应用下采样。如果您也能解释下采样，那将是非常感谢的。特征向量为400x250 最佳答案 如果缩减采样意味着什么likethis，您可以简单地对数组进行切片。对于一维示例:importnumpyasnpa=np.arange(1,11,1)print(a)print(a[::3])最后一行相当于:prin

【ffmpeg】音频重采样前言什么是音频重采样实现音频重采样创建重采样上下文初始化重采样进行重采样ffplay播放参考资料个人简介?个人主页：一二三o-0-O的博客?技术方向：C/C++客户端资深工程师（直播+音视频剪辑）?‍?作者简介：数据结构算法与音视频领域创作者?系列专栏：ffmpeg入门?专栏目标：务实的掌握FFmpeg相关专业知识?如果对您有帮助的话，欢迎点赞?收藏?，关注不迷路前言如果是刚刚开始学习音视频的伙伴，可以先看看音视频基础专栏系列的内容，掌握音视频相关的一些基础理论。音视频基础专栏系列

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考虑dftidx=pd.date_range('2012-12-31',periods=11,freq='D')df=pd.DataFrame(dict(A=np.arange(len(tidx))),tidx)df我想每3天计算过去5天的总和。我期待这样的东西这是编辑过的我所拥有的是不正确的。@ivan_pozdeev和@boud注意到这是一个居中的窗口，这不是我的意图。为困惑道歉。每个人的解决方案都捕获了我所追求的大部分内容。标准我正在寻找可以扩展到大型数据集的智能高效解决方案。我会计时解决方案，也会考虑优雅。解决方案还应该适用于各种样本和回顾频率。来自评论我想要一个解决方案，可以

假设我想从Pandas中的数据框做一个分层样本，这样我就可以为给定列的每个值获得5%的行。我该怎么做？例如，在下面的数据框中，我想对与Z列的每个值关联的行的5%进行采样。有什么方法可以从内存中加载的数据框中采样组吗？>dfXYZ1123a289b1234a4893a6234b2893b3200c5583c2583c6100c更一般地说，如果我将这个数据帧放在磁盘中的一个大文件中(例如8GB的csv文件)会怎样。有没有什么方法可以在不必将整个数据帧加载到内存中的情况下进行这种采样？ 最佳答案 如何使用“usecols”选项仅将“Z”列

要么我不明白documentation或者它已经过时了。如果我跑user[["DOC_ACC_DT","USER_SIGNON_ID"]].groupby("DOC_ACC_DT").agg(["count"]).resample("1D").fillna(value=0,method="ffill")得到TypeError:fillna()gotanunexpectedkeywordargument'value'如果我只是跑.fillna(0)我明白了ValueError:Invalidfillmethod.Expectingpad(ffill),backfill(bfill)orn

我正在尝试从列表[-4,-2,1,2,5,0]中获取三元素元组的列表使用理解，并检查它们是否满足条件sum([]==0).以下代码有效。然而，毫无疑问，应该有一种更简单、更优雅的方式来表达这些理解:[(i,j,k)foriin[-4,-2,1,2,5,0]forjin[-4,-2,1,2,5,0]forkin[-4,-2,1,2,5,0]ifsum([i,j,k])==0]输出:[(-4,2,2),(-2,1,1),(-2,2,0),(-2,0,2),(1,-2,1),(1,1,-2),(2,-4,2),(2,-2,0),(2,2,-4),(2,0,-2),(0,-2,2),(0,2,