time-series

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    Python - 時間加權平均熊貓，按時間間隔分組

    我有熊貓數據框中的時間序列。時間戳可能不均勻（每1-5分鐘一次），但每隔5分鐘總會有一次（分鐘以0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50結尾的時間戳，55）。 例子： 2017-01-01 2:05:00 32.90 2017-01-01 2:07:30 29.83 2017-01-01 2:10:00 45.76 2017-01-01 2:15:00 16.22 20
    python pandas timestamp time-series weighted-average 2017-09-04

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    算法來處理一系列的值

    隨着一系列具有START，INCREMENT和MAX： START = 100 INCREMENT = 30 MAX = 315 e.g. 100, 130, 160, 190, 220, 250, 280, 310 給定任意數量的X回報：剩餘的系列 值，其中第一個值是>= X 偏移量Y（追趕從X到系列第一個值所需的數量）。 例 In: START = 100 INCREMENT
    objective-c algorithm math time-series 2017-09-04

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    CSV中的數據值與繪製的圖中的值不匹配

    我想繪製時間序列數據，並且我的圖形y軸值（功率）與我的CSV文件中的數據集不匹配。 具體而言，我的csv電源數據的值只有小於100，但在圖中，y軸設置爲2000，如1所示。 我不知道我寫錯了什麼。請幫忙。 謝謝。
    plot time-series 2017-09-04

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    創建基於一個多指標熊貓數據幀

    我在Windows上運行的Python 3.5和編寫代碼來研究金融計量經濟學另一列新列。 我有一個多指數熊貓數據幀，其中水平= 0的索引是一系列月末日期和水平= 1名的索引是一個簡單的整數ID。我想創造價值的新列（「new_var」），其中每個月底爲止，我期待着1個月，並從另一列獲取值（「some_var」），當然還有從當月需要的ID以符合下個月的ID。這是一個簡單的測試用例。 import pa
    python pandas datetime time-series multi-index 2017-09-05

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    處理熊貓的時間序列數據

    我有一個每日時間序列數據。我試圖通過乘以一些月度因素來糾正這些時間系列值。 我的時間序列數據的樣子： model: 2010-01-30 0.008909 2010-01-31 0.007562 2010-02-01 0. 2010-02-02 0.010286 2010-02-03 0.012244 2010-02-04 0.011367 2010-02-05 0.010800
    python pandas dataframe time-series 2017-09-06

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    關於如何存儲和檢索時間序列數據的建議

    我目前正在研究一個需要我們存儲大量時間序列數據的項目，但更重要的是，需要快速檢索大量時間序列數據。 會有N個設備（> 10,000），它們會週期性地向系統發送數據，可以說每5秒鐘一次。這些數據將很快建立起來，但我們通常只對最近的數據感興趣，並且想要壓縮舊數據。我們不想刪除它，因爲它仍然有用，但是一天中有數千個數據點，而我們可能在N天/周/月過去之後僅保存5或10個數據。 具體而言，我們希望能夠在大
    database time-series influxdb 2017-09-07

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    如何從一個「最後72小時」僅顯示「過去的24小時」的JFreeChart的TimeSeries

    我寫這些2行代碼使用XYDataset創建圖表： final XYDataset dataset = new TimeSeriesCollection(myInfo.getSeries()); JFreeChart timechart = ChartFactory.createTimeSeriesChart(myInfo.getName() + " CPU (last 72h)", "
    java time-series jfreechart simpledateformat timeserieschart 2017-09-08

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    爲什麼我從大多數技術中獲得平坦的時間序列預測？

    我有一個簡單的例子的時間序列： 數據： Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2000 200.1 199.5 199.4 198.9 199.0 200.2 198.6 200.0 200.3 201.2 201.6 201.5 2001 201.5 203.5 204.9 207.1 210.5 210.5 209.8 208.8
    r time-series forecasting arima holtwinters 2017-09-08

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    在分組時間序列中填充缺失的日期 - 一種純粹的方式？

    給定一個data.frame，其中包含一個時間序列和一個或多個分組字段。所以我們有幾個時間序列 - 每個分組組合一個。 但有些日期不見了。 那麼，用最合適的分組值添加這些日期的最簡單的方法是什麼（就最「全面的方式」而言）？ 通常我會說我會生成一個包含所有日期的data.frame，並對我的時間序列做一次full_join。但是現在我們必須爲每個組合值進行分組 - 並填寫分組值。 讓我們來看一個例子
    r dplyr time-series tidyverse 2017-09-09

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    如何存儲一系列時間序列數據，包括元數據

    我有一些原始數據，其中包含一系列（大約1e7）個事件，每個事件包含一些元數據（錄製時間，頻道號等）和實際的時間系列。通過處理數據，我計算了每個事件的一組（約20個）單值特徵。所以我結束了單值以下數據結構和一個數組： 1: eventID, ToR, channel, feat1, feat2,..., signal(shape=30000,) 2: eventID, ToR, channel,
    python arrays numpy time-series 2017-09-09
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