Запитання з тегом «time-series»

Дуже нове питання, але скажіть, у мене є такі дані: test_data <- data.frame( var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))), var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10))), date = seq(as.Date("2002-01-01"), by="1 month", length.out=100) ) Як я можу побудувати графік як часових рядів, так var0і var1одного і того ж …

305 r  ggplot2  graph  time-series  r-faq 

Оновлення: Найефективніший алгоритм на даний момент - це цей . Це питання досліджує надійні алгоритми для виявлення раптових піків даних реальних часових серій. Розглянемо наступний набір даних: p = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1 1.1 1 1 0.9 1 1 1.1 1 1 1 …

242 algorithm  language-agnostic  time-series  signal-processing  data-analysis 

Я створюю систему, яка опитує пристрої для отримання даних про різні показники, такі як використання процесора, використання диска, температура тощо на (певно) 5-хвилинних інтервалах, використовуючи SNMP. Кінцевою метою є надання візуалізації користувачеві системи у вигляді графіків часових рядів. Я раніше розглядав використання RRDTool, але відхилив його, оскільки зберігання захоплених даних …

185 database  nosql  relational-database  time-series  non-relational-database 

Незважаючи на те, що я знайшов пост Хедлі в групі Google POSIXctі geom_vlineне зміг цього зробити. У мене є часовий ряд, і я хотів би провести вертикальну лінію, наприклад, для 1998, 2005 та 2010 років. Я спробував ggplotі qplotсинтаксис, але все-таки я взагалі не бачу вертикальної лінії, або вертикальна лінія …

109 r  date  ggplot2  time-series 

Здається, немає функції, яка просто обчислює ковзну середню на numpy / scipy, що веде до згортання рішень . Моє запитання двозначне: Який найпростіший спосіб (правильно) реалізувати ковзну середню з numpy? Оскільки це здається нетривіальним та схильним до помилок, чи є вагомі причини не включити батареї до цього випадку?

109 python  numpy  scipy  time-series  moving-average 

Я взяв свою серію і примусив її до стовпця з датою dtype = datetime64[ns](хоча потрібна лише роздільна здатність дня ... не знаю, як змінити). import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) але змова не працює: ipdb> column.plot(kind='hist') *** TypeError: ufunc add cannot use …

100 python  pandas  matplotlib  time-series 

У мене є такий запит, який чудово генерує серію дат між 2 заданими датами: select date '2004-03-07' + j - i as AllDate from generate_series(0, extract(doy from date '2004-03-07')::int - 1) as i, generate_series(0, extract(doy from date '2004-08-16')::int - 1) as j Він генерує 162 дати між 2004-03-07і, 2004-08-16і це …

92 postgresql  date  time-series  postgresql-9.1  generate-series 

Як я можу використовувати strptimeбудь-які інші функції для синтаксичного аналізу позначок часу з мілісекундами в R? time[1] # [1] "2010-01-15 13:55:23.975" strptime(time[1], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") # [1] NA strptime(time[1], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") # [1] "2010-01-15 13:55:23"`

85 r  datetime  time-series  strptime 

Я новачок у Pandas .... У мене є маса даних опитування; Я хочу обчислити ковзаюче середнє, щоб отримати оцінку кожного дня на основі триденного вікна. Як я зрозумів з цього питання , функції rolling_ * обчислюють вікно на основі заданої кількості значень, а не конкретного діапазону часу та часу. Чи …

85 python  pandas  time-series 

У мене створено 3 місяці даних (кожен рядок, що відповідає кожному дню), і я хочу виконати багатоваріантний аналіз часових рядів для тих же: наявні стовпці - Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation Кожна дата має 1 запис у наборі даних і має 3 місяці даних, і я хочу пристосувати багатовимірну модель …

12 python  machine-learning  time-series  prediction 

У мене є дані про часові видання. Генерування даних date_rng = pd.date_range('2019-01-01', freq='s', periods=400) df = pd.DataFrame(np.random.lognormal(.005, .5,size=(len(date_rng), 3)), columns=['data1', 'data2', 'data3'], index= date_rng) s = df['data1'] Я хочу створити зигзагоподібну лінію, що з'єднує між локальними максимумами та локальними мінімумами, що задовольняє умові, що на осі |highest - lowest value|у …

10 python  pandas  time-series  technical-indicator 

У мене є щомісячні дані про частоту, які я намагаюся розділити на щоденні дані частоти. Тому я використовую tdкоманду з tempdisaggпакета в R, використовуючи код нижче: dat=ts(data[,2]) result=td(dat~1, conversion = "average", to = "day", method = "chow-lin-maxlog") Тоді я отримую таке повідомлення про помилку: Error in td(dat ~ 1, conversion …

9 r  statistics  time-series  syntax-error  frequency