python - 使用索引偏移堆叠数组的简单方法

Question

我有许多时间序列，每个时间序列都包含一年中几周的测量值，但并非所有时间序列都在同一周开始和结束。我知道偏移量，也就是说我知道每个偏移量在哪几周开始和结束。现在我想将它们组合成一个关于固有偏移量的矩阵，以便所有值都与正确的周数对齐。

如果水平方向包含系列，垂直方向表示周，给定两个系列a和b，其中值对应周数:

a = np.array([[1,2,3,4,5,6]])
b = np.array([[0,1,2,3,4,5]])

我想知道是否可以将它们组合起来，例如使用某种方法以 combine((a, b), axis=0, offset=-1) 的方式接受偏移量参数，这样生成的数组(我们称之为 c ) 看起来像这样:

print c
[[NaN 1   2   3   4   5   6  ]
 [0   1   2   3   4   5   NaN]]

更重要的是，由于时间序列很大，我必须通过我的程序流式传输它们，因此无法同时知道所有偏移量。我想到使用 Pandas，因为它有很好的索引，但我觉得必须有一种更简单的方法，因为我想做的事情的本质非常简单。

更新:这似乎有效

def offset_stack(a, b, offset=0):
    if offset < 0:
        a = np.insert(a, [0] * abs(offset), np.nan)
        b = np.append(b, [np.nan] * abs(offset))
    if offset > 0:
        a = np.append(a, [np.nan] * abs(offset))
        b = np.insert(b, [0] * abs(offset), np.nan)

    return np.concatenate(([a],[b]), axis=0)

Answer 1

你可以在 numpy 中做:

def f(a, b, n):
    v = np.empty(abs(n))*np.nan
    if np.sign(n)==-1:
        return np.vstack((np.append(a,v), np.append(v,b)))
    elif np.sign(n)==1:
        return np.vstack((np.append(v,a), np.append(b,v)))
    else:
        return np.vstack((a,b))

#In [148]: a = np.array([23, 13, 4, 12, 4, 4])

#In [149]: b = np.array([4, 12, 3, 41, 45, 6])

#In [150]: f(a,b,-2)
#Out[150]:
#array([[ 23.,  13.,   4.,  12.,   4.,   4.,  nan,  nan],
#       [ nan,  nan,   4.,  12.,   3.,  41.,  45.,   6.]])

#In [151]: f(a,b,2)
#Out[151]:
#array([[ nan,  nan,  23.,  13.,   4.,  12.,   4.,   4.],
#       [  4.,  12.,   3.,  41.,  45.,   6.,  nan,  nan]])

#In [152]: f(a,b,0)
#Out[152]:
#array([[23, 13,  4, 12,  4,  4],
#       [ 4, 12,  3, 41, 45,  6]])