Preguntas etiquetadas con time-series

Una serie temporal es una secuencia de puntos de datos con valores medidos en momentos sucesivos (ya sea en tiempo continuo o en períodos de tiempo discretos). El análisis de series de tiempo explota este orden temporal natural para extraer significado y tendencias de los datos subyacentes.






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¿Pueden los pandas trazar un histograma de fechas?
Tomé mi Serie y la forcé a una columna de fecha y hora de dtype = datetime64[ns](aunque solo necesito una resolución de día ... no estoy seguro de cómo cambiar). import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) pero trazar no funciona: ipdb> column.plot(kind='hist') …


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¿Cómo analizar milisegundos?
¿Cómo uso strptimeo cualquier otra función para analizar las marcas de tiempo con milisegundos en 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"`

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Pandas: media rodante por intervalo de tiempo
Soy nuevo en Pandas ... Tengo un montón de datos de encuestas; Quiero calcular una media móvil para obtener una estimación de cada día en función de una ventana de tres días. Según tengo entendido por esta pregunta , las funciones rolling_ * calculan la ventana en función de un …


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Pandas: segmentación en zigzag de datos basada en mínimos máximos locales
Tengo datos de una serie temporal. Generando datos 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'] Quiero crear una línea en zig-zag que conecte entre los máximos locales y los mínimos locales, que satisfaga la condición de que en el …

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¿Cómo puedo usar el comando `td` del paquete` tempdisagg` para desglosar los datos mensuales en la frecuencia de datos diaria?
Tengo datos de frecuencia mensuales que estoy tratando de desglosar en datos de frecuencia diaria. Entonces uso el tdcomando del tempdisaggpaquete en R usando el siguiente código: dat=ts(data[,2]) result=td(dat~1, conversion = "average", to = "day", method = "chow-lin-maxlog") Entonces recibo el siguiente mensaje de error: Error in td(dat ~ 1, …
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