예측을 위해 판다를 사용하는 패턴에 대한 10 분 타임 스탬프 간격 시각화?

Question

하나의 열이 시간 스탬프로 가득 찬 데이터 파일이 있고 10 분 시간 간격으로 시간을 집계했습니다. 이러한 패턴을 시각화하여 수요의 기본 패턴을 찾으려고합니다. 이 정보의 히스토그램을 보았습니다 ... 히트 맵은 좋은 결과를 반환하지 않았습니다. 내 정보는 다음과 같은 타임 스탬프로 가득 찬 하나의 열일뿐입니다. 2017-08-28 14:37:00 10 만 개의 행이 있으며 예측을 위해 팬더를 사용하려고합니다. 선형 회귀 또는 칼만을 사용해야하는지는 알 수 없습니다. 지금까지 필자가 시각화 한 필터입니다. plt.figure() df [ "time"]. apply (lambda x : x.hour) .plot.hist (bins = 24) 10 개로 세분화하려고합니다. 분 간격 시간을 확인한 다음 패턴을보고 예측 기술을 구현하십시오.

Answer 1

정확하게 어떤 것이 있는지 잘 모르겠습니다. 내가 이해 한 바에 따르면, 당신은 "수요"라는 차원 적 시계열을 가지고 있으며 예측 알고리즘을 개발하려고합니다.

데이터 탐색을 위해 패턴을 식별하는 데있어 시각적으로 어려움이 있음을 잘 알고 있습니다. 먼저 히스토그램의 세분성을 높이려면 매일 group your data을 사용하고 24 * 6 = . 좀 더 시각화를 시도 할 경우 144 개 쓰레기통, 일부는 기본 하나입니다 : 데이터가

또 다른 옵션은 시간 축으로하여 히트 맵을 구축하는 것입니다 일차원 것으로 보인다

• 는 간단한 그래프 시각화를 시도 할 수 일, 요일 (월요일, 화요일 등), 연월
• x 축을 가진 산점도 0h와 23h 사이의 시간, ...

많은 different options을 찾아야합니다.

예측 알고리즘의 경우 힌트를 제공 할 수 있도록 정보를 제공하지 않았습니다. 보다 구체적이거나 "시계열 예측"에 대한 빠른 검색을 시도하십시오