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我已经搜索了很长时间来比较非平稳时间序列,但我有点迷茫。
我有两个时间序列(下面是黑色和红色),我想从统计上证明它们非常相似。
这是我的时间序列图:
有人可以帮我完成我需要执行的步骤吗?
最佳答案
如果你想比较两个系列,你可以从中计算相关系数,我认为 this是你所需要的。
关于time-series - 如何比较两个非平稳时间序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16531468/
有时,我倾向于(重复)执行next next a 来获取特定元素。当您需要 2 次或更少的遍历时,这很有效。然而,它很快就会变得很麻烦。对于这个简单的情况,循环的开销太大。 幸运的是,如果您知道位置,
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我有一个看起来像这样的数据框(小版本): A B C 0 125 ADB [AF:12] 1 189 ACB [AF:78, AF:85, AF:98] 2 148 ADB
我在 Pandas (s1) 中创建了一个系列,用于根据原始 DataFrame 中的列 ('d1') 计算这些固定数字 (1-14) 的实例数。我想要的显示在这里(时报); s1 Last
pandas series 有两个密切相关的属性:Series.index 和 Series.index.values。 这两个中的第一个返回某些 pandas 索引类型的当前索引。它是可变的,可用于
我正在尝试使用 KNNClassifier 训练模型。我将数据拆分如下: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_bow, y, t
我只是尝试对我的数据框进行排序并使用了以下函数: df[df.count >= df.count.quantile(.95)] 返回错误: AttributeError: 'function' obj
我试过了 print(type(numbers[2])) numbers[2].tolist() print(type(numbers[2])) 那是行不通的。我得到了 Numbers 是一个矩阵
我想从时间戳中减去日期。settings.dataset_end_date 是一个 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp引用['date_of_patent
我有一个带有数据的 pandas.core.series.Series 0 [00115840, 00110005, 001000033, 00116000... 1 [00267285,
s = pd.Series( nr.randint( 0, 10, 5 ), index=nr.randint(0, 10, 5 ) ) s 输出 1 3 7 6 2 0 9
pandas.DataFrame.query() 方法非常适合在加载或绘图时(预/后)过滤数据。它对于方法链特别方便。 我发现自己经常想将相同的逻辑应用于 pandas.Series,例如在完成诸如返
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我正在总结一系列中的值,但根据我如何做,我会得到不同的结果。我试过的两种方法是: sum(df['series']) df['series'].sum() 为什么它们会返回不同的值? 示例代码。 s
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我尝试了 Series.index 和 Series.keys() 并且输出是相似的。我找不到它们之间的显着差异。它们是否适用于某些特殊条件? 我在 Anaconda 上的 Jupyter Noteb
我有一个(非常大的)系列,其中包含关键字(例如,每行包含多个由“-”分隔的关键字 In[5]: word_series Out[5]: 0 the-cat-is-pink 1
我需要使用 pandas.read_excel 通过 Python 获取 Excel 电子表格最后一个单元格的值。该单元格包含一个日期,我需要将其分配给 Python 脚本中的变量。格式为2018-1
我是一名优秀的程序员,十分优秀!