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我有一个 pandas 数据框,其中包含不同时间尺度的信息,即在某些时期我每秒有 100 个数据点,而在其他时期我每分钟有 1 个数据点。
我的目标是使用固定时间窗口(例如:1 秒)重新采样此数据帧,在上采样时使用 last 进行正则化,在下采样时使用均值。
此外,我希望指定算法执行这两种操作(下采样和上采样)的顺序,因为我需要先执行上采样(使用 last),然后再执行下采样(使用 mean)。
这完全可以使用 pandas resample 函数吗?
例如,在下面的示例代码中,我希望在结果数据框中包含以下值:0 到 10 秒之间为 0.5(平均),10 到 19 秒之间为 0(最后),19 到 39 之间为 10秒。
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'value' : np.repeat(1,10)}, index=pd.date_range('2010-01-01 00:00:00', periods=10, freq='1S'))
df2 = pd.DataFrame({'value' : np.repeat(0,10)}, index=pd.date_range('2010-01-01 00:00:00.5', periods=10, freq='1S'))
df3 = pd.DataFrame({'value' : np.repeat(10,3)}, index=pd.date_range('2010-01-01 00:00:19', periods=3, freq='10S'))
df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
df = df.sort_index()
df.resample(rule='1S', fill_method='ffill', kind='timestamp', how='mean')
你建议我如何解决这个问题?
编辑:我的真实数据框很大,因此我想尽量减少操作的数量,尤其是那些涉及对象复制的操作。
最佳答案
首先使用下采样进行传统重采样:
df_new = df.resample(rule='1S')
然后是上采样,您可以在其中更新
下采样数据,但不要覆盖它。您正在使用前向上采样数据填充空白:
df_new.update(df.resample(rule='1S', fill_method='ffill', kind='timestamp', how='last'),
overwrite=False)
>>> df_new
value
2010-01-01 00:00:00 0.5
2010-01-01 00:00:01 0.5
2010-01-01 00:00:02 0.5
2010-01-01 00:00:03 0.5
2010-01-01 00:00:04 0.5
2010-01-01 00:00:05 0.5
2010-01-01 00:00:06 0.5
2010-01-01 00:00:07 0.5
2010-01-01 00:00:08 0.5
2010-01-01 00:00:09 0.5
2010-01-01 00:00:10 0.0
2010-01-01 00:00:11 0.0
2010-01-01 00:00:12 0.0
2010-01-01 00:00:13 0.0
2010-01-01 00:00:14 0.0
2010-01-01 00:00:15 0.0
2010-01-01 00:00:16 0.0
2010-01-01 00:00:17 0.0
2010-01-01 00:00:18 0.0
2010-01-01 00:00:19 10.0
2010-01-01 00:00:20 10.0
2010-01-01 00:00:21 10.0
2010-01-01 00:00:22 10.0
2010-01-01 00:00:23 10.0
2010-01-01 00:00:24 10.0
2010-01-01 00:00:25 10.0
2010-01-01 00:00:26 10.0
2010-01-01 00:00:27 10.0
2010-01-01 00:00:28 10.0
2010-01-01 00:00:29 10.0
2010-01-01 00:00:30 10.0
2010-01-01 00:00:31 10.0
2010-01-01 00:00:32 10.0
2010-01-01 00:00:33 10.0
2010-01-01 00:00:34 10.0
2010-01-01 00:00:35 10.0
2010-01-01 00:00:36 10.0
2010-01-01 00:00:37 10.0
2010-01-01 00:00:38 10.0
2010-01-01 00:00:39 10.0
您不能在单个 resample
操作中混合上采样/下采样。只要您获得所需的结果,我不确定为什么操作顺序对您很重要。
关于python - pandas - resample - 在下采样之前进行上采样,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32845284/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!