Tag: time-series
Eine Zeitreihe ist eine Sequenz von Daten-Punkte mit Werten gemessen, die bei aufeinander folgenden Zeiten (entweder in kontinuierlichen oder diskreten Zeitabschnitten). Zeitreihen-Analyse nutzt diese natürlichen zeitlichen bestellen, Bedeutung zu extrahieren und trends aus den zugrunde liegenden Daten.
Wie zu erstellen, "NA" für fehlende Daten in einer Zeit-Serie
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Habe ich mehrere Dateien von Daten, die wie folgt Aussehen: X code year month day pp 1 4515 1953 6 1 0 2 4515 1953 6 2 0 3 4515 1953 6 3 0 4 4515 1953
Konvertieren einer ts - (Zeitreihen-Objekt) zu einem Vektor in R
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Muss ich eine Funktion auf einen Vektor, der nicht ein ts-Objekt. Ich bin versucht, es zu konvertieren, um eine einfache alte vector, aber ich kann einfach nicht scheinen, um es herauszufinden. Ich googelte herum, aber vor allem
Oktave Zeitreihen, Gleitender Durchschnitt
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Ich habe eine matrix in der jede Spalte repräsentiert ein Merkmal über die Zeit. Ich brauche zu finden, die den gleitenden Durchschnitt dieser Werte mit einer bestimmten Fenstergröße. Gibt es eine Funktion wie die ein in MATLAB?
So erstellen Sie eine Pandabären-Timestamp-Objekt?
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Ist es auch klingen mag wie eine triviale Frage, aber ich war nicht in der Lage zu finden die richtige Dokumentation, die auf dieser einschließlich der Hilfe(pd.Timestamp), die keine klare Konstruktor. Ich will der Letzte Zeitstempel von
Eine regelmäßige 15-Minuten-Serie von unregelmäßigen Zeit-Serie
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Habe ich einen unregelmäßigen Zeit-Serie (mit DateTime und RainfallValue) in eine csv-Datei C:\SampleData.csv: DateTime,RainInches 1/6/2000 11:59,0 1/6/2000 23:59,0.01 1/7/2000 11:59,0 1/13/2000 23:59,0 1/14/2000 0:00,0 1/14/2000 23:59,0 4/14/2000 3:07,0.01 4/14/2000 3:12,0.03 4/14/2000 3:19,0.01 12/31/2001 22:44,0 12/31/2001 22:59,0.07 12/31/2001
Interpolieren fehlende Werte in einer Zeitreihe mit saisonalen Zyklus
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Ich habe eine Zeitreihe, für die ich möchte, um intelligent die fehlenden Werte interpolieren. Der Wert zu einem bestimmten Zeitpunkt beeinflusst wird durch ein multi-Tag-trend, sowie seine position in der täglichen Zyklus. Hier ist ein Beispiel, in
Ersetzen,- inf, NaN und NA-Werte mit null in einem Datensatz in R
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Ich versuche zu laufen einige trading-Strategien in R. heruntergeladen habe ich einige Aktienkurse und berechneten Renditen. Die neue return dataset hat eine Reihe von -inf, NaN und NA-Werte. Ich bin bezüglich einer Zeile des dataset (log_ret). Seine
Berechnen Renditen über einen bestimmten Zeitraum
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Ich versuche, eine Zeitreihe von Renditen für das halten eines bestimmten Wertes für eine bestimmte Zeit. Mein dataframe sieht wie folgt aus: Date Price 1998-01-01 20 1998-01-02 22 1998-01-03 21 1998-01-04 25 ... 1998-01-20 25 1998-01-21 19
C3.js - Wie geben Sie die timestamp-format beim Plotten timeseries entnommen InfluxDB
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influxDB Zeitstempel wie folgt Aussehen: 2015-01-29T21:55:43.702900257Z Die Frage ist, welche Optionen sollte ich verwenden, für die x-axis wenn ich generieren der Graphen mit C3.js Den Fehler bekomme ich: "Failed to parse x '2015-01-29T21:55:43.702900257 Z "Date-Objekt" Vielleicht jsfiddle
Modul 'pandas' hat kein Attribut 'rolling_mean'
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Ich versuche zu bauen, ein ARIMA für die Anomalie-Erkennung. Ich brauche zu finden, die den gleitenden Durchschnitt der Zeitreihe graph, den ich versuche zu verwenden pandas 0.23 für diese import pandas as pd import numpy as np
Wie nach split ein pandas dataframe oder eine Serie pro Tag (evtl. mit einem iterator)
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Habe ich eine lange Serie, wie zB. import pandas as pd index=pd.date_range(start='2012-11-05', end='2012-11-10', freq='1S').tz_localize('Europe/Berlin') df=pd.DataFrame(range(len(index)), index=index, columns=['Number']) Nun möchte ich alle extrahieren sub-DataFrames für jeden Tag zu Holen Sie sich die folgende Ausgabe: df_2012-11-05: data frame with
Analyse von Zeitreihen - ungleichmäßig verteilt - Maßnahmen- pandas + statsmodels
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Habe ich zwei numpy-arrays light_points und time_points und würde gerne einige Zeit series analysis-Methoden auf diese Daten. Versuchte ich dann dieses : import statsmodels.api as sm import pandas as pd tdf = pd.DataFrame({'time':time_points[:]}) rdf = pd.DataFrame({'light':light_points[:]}) rdf.index
Wie man eine vertikale geom_vline zu einer x-Achse von der Klasse date aus?
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Obwohl ich fand Hadley ' s post in der google-Gruppe auf POSIXct und geom_vline ich konnte nicht bekommen es getan. Ich habe eine Zeitreihe aus und würde gerne so zeichnen Sie eine vertikale Linie, die für die
So erzeugen Sie in einem matlab-Skript-Korrelation-plots?
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Habe ich mit Matlab ' s time series toolbox tstool für die Berechnung der Korrelation zwischen zwei Zeitreihen, das funktioniert perfekt und gibt mir sehr informative Diagramme. Was ich tun müssen, ist erzeugen diese Korrelation-plots für eine
Grafik drei Spalten in Excel als ein Datenpunkt
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Ich habe Probleme bei der Grafik einige Daten in Excel richtig. Ich habe drei Spalten, die Zeit, der name und Wert. Wenn ich nur Grafik-ein name, also "Geschwindigkeit", meine Datei sieht wie folgt aus time | data
Zeichnen eines Zeit-Serie?
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Ich bin wirklich neu mit python als Daten-Analyse-tool, und es ist meine erste mal überhaupt den Umgang mit der Zeit-Serie. Ich habe ein Datensatz, der die Daten in der ersten Spalte, und ein "Ergebnis" integer, der entweder
pandas: extrahieren Sie Datum und Uhrzeit aus timestamp
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Ich habe eine timestamp Spalte, wo der Zeitstempel im folgenden format 2016-06-16T21:35:17.098+01:00 Möchte ich extrahieren Sie Datum und Zeit aus. Ich habe Folgendes getan: import datetime as dt df['timestamp'] = df['timestamp'].apply(lambda x : pd.to_datetime(str(x))) df['dates'] = df['timestamp'].dt.date
Wie zu Verwenden Verzögerten Zeitreihen-Variablen in einem Python Pandas Regressionsmodell?
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Ich bin erstellen von Zeitreihen-ökonometrische REGRESSIONSMODELLE. Die Daten werden in einem Pandabären-Daten-frame. Wie kann ich verzögerte Zeitreihen-ökonometrische Analyse auf Basis von Python? Ich habe verwendet, Eviews) in der Vergangenheit (ist eine eigenständige ökonometrische Programm also nicht ein
Durchschnitt in der Zeit-Serie basierend auf Zeit und Datum in R
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Ich habe eine Zeitreihe und ich wollten durchschnittlichen automatisch alle 1 Stunde. Meine Daten sind Temperatur-und date_time (Zeitstempel) Ich will nicht, gleitender Durchschnitt, ich würde gerne den Durchschnitt für 1, 2, 3, 4, ... Uhr, da die
extrapolieren in der R für eine time-series data
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Ich habe eine time-series-Daten für die letzten 20 Jahre. Die variable wurde gemessen, jedes Jahr, so habe ich 20 Werte. Ich habe eine tab-getrennte Datei mit der ersten Spalte repräsentieren Jahres und die zweite Spalte den Wert.
R: NaNs produziert
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Ich habe eine Zeitreihen in R-Studio. Jetzt möchte ich die Berechnung der log () - dieser Serie. Ich habe versucht, die folgenden: i <- (x-y) ii <- log(i) Aber dann bekomme ich die folgende: Warning message: In
R: Zusammenführen von zwei unregelmäßige Zeitreihen
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Habe ich zwei multivariate Zeitreihen x und y, die beide die ungefähr den gleichen Bereich in der Zeit (man beginnt zwei Jahre vor den anderen, aber Sie enden am selben Datum). Beide Serien haben fehlende Beobachtungen in
Moving Average code in R ~ "ma" - Funktion
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Habe ich einige Zeitreihen-Daten Punkte, und ich mag zu einem einfachen Moving Average-Methode auf. Wenn ich dann die Funktion "ma" aus dem Paket "Prognose", bekomme ich die folgende: library(forecast) x<-c(1,5,2,8,6,3,2,4,7) ma(x,order= 4) [1] NA NA 4.625 5.000
Prognose mit ARIMAX in R
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Ich verwendet, um Prognose der Umsatz der Computer auf einer wöchentlichen Ebene in SAS, basierend auf breit -, zwei-Parameter - Preisgestaltung und Marketing verbringt (Fahrzeug-Niveau - also mehrere Variablen). Das war einfach in SAS, die ich verwenden
Python: mit einer lambda-Funktion auf Pandas Serie, if.. else
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Ich versuche, so wenden Sie einen filter auf eine Reihe von Werten gespeichert in pandas Serie Objekt. Die gewünschte Ausgabe ist der Wert selbst, wenn es erfüllt das Kriterium, sonst null. Nur kann ich es für die
Konvertieren Faktor zu date-Objekt R ohne NA
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Frage: wie kann ich umwandeln einer factor zu einem date Objekt ohne NA Werte. Hier ist ein ähnlicher Beitrag: Konvertieren Faktor, um Datum/Zeit R In diesem post, den Benutzer in ein character Objekt vor einem date. Ich
Plotten Zeitreihen in R
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Arbeite ich mit Daten, 1. zwei Spalten sind Datumsangaben, 3. Spalte symbol, und 4. und 5. Spalten sind die Preise. Also, ich erstellte eine Teilmenge der Daten wie folgt: test.sub<-subset(test,V3=="GOOG",select=c(V1,V4) und dann versuche ich zu Plotten Zeitreihen
Mit Cassandra für time series data
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Ich bin auf meiner recherche für die Speicherung von Protokollen zu Cassandra. Das schema für Protokolle wäre so etwas wie dieses. EDIT: ich habe mich verändert das schema um einige Klarstellungen. CREATE TABLE log_date ( userid bigint,
Prognose timeseries mit tslm in R
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Ich bin noch neu in R und stehe vor einem problem ich kann nicht scheinen, um zu lösen. Ich würde gerne meine Prognose von Zeitreihendaten. Ich habe in diesem Jahr die täglichen zahlen: y, und im letzten
Wie man das Aktuelle Wetter über Web-Services
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Ich bin versucht zu Holen Sie sich die aktuellen Wetter gegeben, eine Postleitzahl oder eine Reihe von Breitengrad/Längengrad-Koordinaten. Es scheint, dass die beste Praxis, dies zu tun (und wie NOAA tut es) ist es, den XML-feed für
Zeit-Serie, die monatlich ändern Daten für die vierteljährliche
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Nun habe ich einige monatliche Daten wie : 1/1/90 620 2/1/90,591 3/1/90,574 4/1/90,542 5/1/90,534 6/1/90,545 #...etc Wenn ich ts () - Funktion, ist es leicht, die Daten in Zeitreihen Struktur wie: Jan Feb Mar ... Nov Dec
Aggregation der Zeitreihen in R
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Habe ich Folgendes OHLC-Daten (3-Minuten-Intervallen) library(tseries) library(xts) library(quantmod) > str(tickmin) An ‘xts’ object from 2010-06-30 15:47:00 to 2010-09-08 15:14:00 containing: Data: num [1:8776, 1:5] 9215 9220 9205 9195 9195 ... - attr(*, "dimnames")=List of 2 ..$ :
Wie für die Berechnung der durchschnittlichen Werte von großen Datensätzen
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Ich arbeite mit einem Datensatz, Temperatur-Messwerte einmal pro Stunde, 24 Stunden pro Tag für 100+ Jahre. Ich möchte eine Durchschnittliche Temperatur für jeden Tag, um die Größe zu reduzieren von meinen Daten. Die überschriften so Aussehen: YR
Jährliche, monatliche oder tägliche bedeuten für unregelmäßige Zeitreihen
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Ich bin ein neuer user von "R", und ich konnte nicht finden eine gute Lösung, um es zu lösen. Ich habe ein timeseries im folgenden format: >dates temperature depth salinity >12/03/2012 11:26 9.7533 0.48073 37.607 >12/03/2012 11:56
Ändern der tick-Intervalle beim x-Achse Werte sind Termine
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Entschuldige mich, wenn dies ist leicht zu lösen, aber ich kann nicht meinen Kopf um ihn herum. Habe ich diese Daten Rahmen: > aaci Date Plate.1 Plate.2 Plate.3 Plate.4 Plate.5 Plate.6 Plate.7 Plate.8 Average SE Species 1
Fehler in der rep: invalide 'mal' argument
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Wenn ich versuche, führen Sie den folgenden code für 10000 Iterationen erhalte ich die folgende Fehlermeldung.Fehler in rep(G1[, 2], G1[, 3]) : 'invalid' - mal' - argument. So don T wissen, wie man den code ändern um
Lesen xts aus CSV-Datei in R
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Ich versuche zu Lesen Zeitreihen aus CSV-Datei und speichern Sie Sie als xts in der Lage sein, Sie zu verarbeiten, mit quantmod. Das problem ist, dass die numerischen Werte werden nicht ausgewertet. CSV-Datei: name;amount;datetime test1;3;2010-09-23 19:00:00.057 test2;9;2010-09-23
Prognose mit Zeitreihen, die in python
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Benötige ich etwas Hilfe von Euch. Ich möchte, um vorherzusagen, die nächsten Werte einer Variablen Y (c_start), wenn X (Tag) repräsentieren die Zeit. Wie Sie im Bild sehen können, habe ich die Werte für das Attribut "c_start"
Umwandlung von Daten.frame xts order.by erfordert eine angemessene Zeit-basierten Objekt
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Habe ich diese folgenden Daten Rahmen: > head(table,10) Date Open High Low Close Volume Adj.Close 1 2014-04-11 32.64 33.48 32.15 32.87 28040700 32.87 2 2014-04-10 34.88 34.98 33.09 33.40 33970700 33.40 3 2014-04-09 34.19 35.00 33.95 34.87
die Konvertierung einer Daten-frame zu monatlichen Zeitreihen
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Habe ich einen Daten-frame von einem monatlichen Daten für 100 Jahre (1200 Datenpunkte) mit den Monaten, in Spalten und Jahre in den Reihen. Ich will wandeln es in eine monatliche Zeitreihe, und ich habe versucht, mehrere Möglichkeiten,
pandas.Serie() die Schöpfung mit DataFrame Spalten NaN zurück Daten-Einträge
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Im Versuch, zu konvertieren, ein dataframe in eine Reihe mit code, die, vereinfacht, wie folgt aussieht: dates = ['2016-1-{}'.format(i)for i in range(1,21)] values = [i for i in range(20)] data = {'Date': dates, 'Value': values} df =
Time series forecasting mit scikit lernen
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Ich bin ein absoluter Neuling auf SVM-basierten Prognose-und so auf der Suche für einige Hinweise hier. Ich bin versucht, eine python-code für die Prognose einer Zeit-Serie mit SVM-Bibliotheken von scikit-learn. Meine Daten enthält die X-Werte bei 30-Minuten-Intervall
Excel-plot-Zeitreihen-Frequenz mit der kontinuierlichen x-Achse
2 Antworten
Ich möchte plot-Zeitreihen-Frequenz-Daten, die ähnlich der unten. Ich habe versucht, viele Arten von charts, aber Sie alle die Zeit (dh 08:00) genau unter Datenreihen Spalte, ich habe auch versucht zu geben 8-9 , 9-10, 10-11 ...aber das
Die tägliche Zeit mit der Serie ts.. wie Beginn und Ende angeben
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Habe ich täglich Zeit, die Serie beginnt am Samstag und endet am Mittwoch. Es gibt eine klare wöchentlichen Zeitraum. Es ist gespeichert in einem Vektor-a in R. So, ich versuche und wandeln es in ein Zeitreihen-Objekt -
Mit R: Wie erstelle ich ein Zeitreihen-Objekt mit den Daten?
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Ich habe eine Reihe von Werten, jede Stunde genommen, über ein Jahr. Ist es möglich, erstellen Sie eine time-series-Objekt behält, dass der Stunden-und Jahres-Werte? Mein code verwendet die Werte in Spalte 1 der stockprices, aber nicht das
Wie zu beheben AttributeError: '- Serie,' Objekt hat kein Attribut 'finden'?
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Ich versuche zu spielen mit einigen online-Daten, und mit einigen Schwierigkeiten zeichnen Sie es durch ein 'Attribut' Fehler in der plot-Funktion # Reading data from an online data sets import pandas as pd import requests, zipfile, StringIO
Zeitreihen-und stl-Daten in R: Fehler nur univariate Serie erlaubt sind
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Ich bin die Analyse der stündlichen Niederschläge auf eine Datei, die unorganisiert. Jedoch habe ich es geschafft, um es zu säubern und speichern Sie es in einem dataframe (genannt CA1), die die form wie folgt: Station_ID Guage_Type
Distanz-Berechnung zwischen Zeilen in Pandas Dataframe mit einer Distanz-matrix
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Habe ich Folgendes Pandas DataFrame: In [31]: import pandas as pd sample = pd.DataFrame({'Sym1': ['a','a','a','d'],'Sym2':['a','c','b','b'],'Sym3':['a','c','b','d'],'Sym4':['b','b','b','a']},index=['Item1','Item2','Item3','Item4']) In [32]: print(sample) Out [32]: Sym1 Sym2 Sym3 Sym4 Item1 a a a b Item2 a c c b Item3 a b
Ist RNN ursprünglichen Zustand zurücksetzen für nachfolgende mini-batches?
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Könnte jemand bitte klären, ob der anfängliche Zustand des RNN in TF-reset für nachfolgende mini-batches, oder der Letzte Zustand der früheren mini-batch verwendet wird, wie erwähnt, in Ilja Sutskever et al., ICLR 2015 ? InformationsquelleAutor VM_AI |
Mit geom_rect für Zeitreihen Schattierung in R
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Ich bin versucht zu schattieren, einen bestimmten Abschnitt einer Zeitreihe plot (ein bisschen wie in der Rezession-shading - ähnlich wie die Grafik unten dieser Artikel auf Rezession Schattierung in excel). Ich habe ein kleines, vielleicht ungeschickt, Beispiel