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我正在尝试为时间序列创建一个滑动窗口。到目前为止,我有一个我设法开始工作的功能,它允许您获取给定的系列,以秒为单位设置窗口大小,然后创建滚动样本。我的问题是它需要很长时间才能运行,而且似乎是一种低效的方法。
# ========== create dataset =========================== #
import pandas as pd
from datetime import timedelta, datetime
timestamp_list = ["2022-02-07 11:38:08.625",
"2022-02-07 11:38:09.676",
"2022-02-07 11:38:10.084",
"2022-02-07 11:38:10.10000",
"2022-02-07 11:38:11.2320"]
bid_price_list = [1.14338,
1.14341,
1.14340,
1.1434334,
1.1534334]
df = pd.DataFrame.from_dict(zip(timestamp_list, bid_price_list))
df.columns = ['timestamp','value']
# make date time object
df.timestamp = [datetime.strptime(time_i, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") for time_i in df.timestamp]
df.head(3)
timestamp value timestamp_to_sec
0 2022-02-07 11:38:08.625 1.14338 2022-02-07 11:38:08
1 2022-02-07 11:38:09.676 1.14341 2022-02-07 11:38:09
2 2022-02-07 11:38:10.084 1.14340 2022-02-07 11:38:10
# ========== create rolling time-series function ====== #
# get the floor of time (second value)
df["timestamp_to_sec"] = df["timestamp"].dt.floor('s')
# set rollling window length in seconds
window_dt = pd.Timedelta(seconds=2)
# containers for rolling sample statistics
n_list = []
mean_list = []
std_list =[]
# add dt (window) seconds to the original time which was floored to the second
df["timestamp_to_sec_dt"] = df["timestamp_to_sec"] + window_dt
# get unique end times
time_unique_endlist = np.unique(df.timestamp_to_sec_dt)
# remove end times that are greater than the last actual time, i.e. max(df["timestamp_to_sec"])
time_unique_endlist = time_unique_endlist[time_unique_endlist <= max(df["timestamp_to_sec"])]
# loop running the sliding window (time_i is the end time of each window)
for time_i in time_unique_endlist:
# start time of each rolling window
start_time = time_i - window_dt
# sample for each time period of sliding window
rolling_sample = df[(df.timestamp >= start_time) & (df.timestamp <= time_i)]
# calculate the sample statistics
n_list.append(len(rolling_sample)) # store n observation count
mean_list.append(rolling_sample.mean()) # store rolling sample mean
std_list.append(rolling_sample.std()) # store rolling sample standard deviation
# plot histogram for each sample of the rolling sample
#plt.hist(rolling_sample.value, bins=10)
# tested and n_list brought back the correct values
>>> n_list
[2,3]
有没有一种更有效的方法,一种可以改进我的解释的方法,或者有一个开源包可以让我像这样运行一个滚动窗口?我知道 pandas 中有 .rolling()
但它会滚动值。我想要一些我可以在不均匀间隔的数据上使用的东西,使用时间来定义固定的滚动窗口。
最佳答案
这似乎是最好的表现,希望它能帮助其他人。
# set rollling window length in seconds
window_dt = pd.Timedelta(seconds=2)
# add dt seconds to the original timestep
df["timestamp_to_sec_dt"] = df["timestamp_to_sec"] + window_dt
# unique end time
time_unique_endlist = np.unique(df.timestamp_to_sec_dt)
# remove end values that are greater than the last actual value, i.e. max(df["timestamp_to_sec"])
time_unique_endlist = time_unique_endlist[time_unique_endlist <= max(df["timestamp_to_sec"])]
# containers for rolling sample statistics
mydic = {}
counter = 0
# loop running the rolling window
for time_i in time_unique_endlist:
start_time = time_i - window_dt
# sample for each time period of sliding window
rolling_sample = df[(df.timestamp >= start_time) & (df.timestamp <= time_i)]
# calculate the sample statistics
mydic[counter] = {
"sample_size":len(rolling_sample),
"sample_mean":rolling_sample["value"].mean(),
"sample_std":rolling_sample["value"].std()
}
counter = counter + 1
# results in a DataFrame
results = pd.DataFrame.from_dict(mydic).T
关于python - 高效的时间序列滑动窗口函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71112144/
C语言sscanf()函数:从字符串中读取指定格式的数据 头文件: ?
最近,我有一个关于工作预评估的问题,即使查询了每个功能的工作原理,我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数,该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数,
CStr 函数 返回表达式,该表达式已被转换为 String 子类型的 Variant。 CStr(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可以
CSng 函数 返回表达式,该表达式已被转换为 Single 子类型的 Variant。 CSng(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可
CreateObject 函数 创建并返回对 Automation 对象的引用。 CreateObject(servername.typename [, location]) 参数 serv
Cos 函数 返回某个角的余弦值。 Cos(number) number 参数可以是任何将某个角表示为弧度的有效数值表达式。 说明 Cos 函数取某个角并返回直角三角形两边的比值。此比值是
CLng 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Long 子类型的 Variant。 CLng(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,您可以使
CInt 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Integer 子类型的 Variant。 CInt(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可
Chr 函数 返回与指定的 ANSI 字符代码相对应的字符。 Chr(charcode) charcode 参数是可以标识字符的数字。 说明 从 0 到 31 的数字表示标准的不可打印的
CDbl 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Double 子类型的 Variant。 CDbl(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,您可
CDate 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Date 子类型的 Variant。 CDate(date) date 参数是任意有效的日期表达式。 说明 IsDate 函数用于判断 d
CCur 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Currency 子类型的 Variant。 CCur(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,
CByte 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Byte 子类型的 Variant。 CByte(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可以
CBool 函数 返回表达式,此表达式已转换为 Boolean 子类型的 Variant。 CBool(expression) expression 是任意有效的表达式。 说明 如果 ex
Atn 函数 返回数值的反正切值。 Atn(number) number 参数可以是任意有效的数值表达式。 说明 Atn 函数计算直角三角形两个边的比值 (number) 并返回对应角的弧
Asc 函数 返回与字符串的第一个字母对应的 ANSI 字符代码。 Asc(string) string 参数是任意有效的字符串表达式。如果 string 参数未包含字符,则将发生运行时错误。
Array 函数 返回包含数组的 Variant。 Array(arglist) arglist 参数是赋给包含在 Variant 中的数组元素的值的列表(用逗号分隔)。如果没有指定此参数,则
Abs 函数 返回数字的绝对值。 Abs(number) number 参数可以是任意有效的数值表达式。如果 number 包含 Null,则返回 Null;如果是未初始化变量,则返回 0。
FormatPercent 函数 返回表达式,此表达式已被格式化为尾随有 % 符号的百分比(乘以 100 )。 FormatPercent(expression[,NumDigitsAfterD
FormatNumber 函数 返回表达式,此表达式已被格式化为数值。 FormatNumber( expression [,NumDigitsAfterDecimal [,Inc
我是一名优秀的程序员,十分优秀!