time-series

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pandas.DataFrame.rolling이 거대한 수레와 함께 작동하지 않습니다.

무한대에 가까운 수레를 사용할 때 판다 롤링에 오류가 있습니다. 여기에 예제를 표시합니다 : import pandas as pd series = pd.Series(1.,index = pd.date_range('2015-01-01', periods=6)) series[series.index[2]] = 1e19 series 2015-01-01 1.000

python pandas time-series rolling 2017-10-11

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timeseries 데이터의 계층화 된 교차 유효성 검사

그룹 (grp 열)을 기반으로하는 시계열 교차 유효성 검사를 수행하려고합니다. 아래의 샘플 데이터에서, 온도는이 코드를 사용하여 GRP에 따라 약간의 지연 기능을 추가하기 위해 기획하고 import numpy as np import pandas as pd timeS=pd.date_range(start='1980-01-01 00:00:00', end='1

python pandas scikit-learn time-series cross-validation 2017-10-11

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tensorflow를 사용하여 시계열에 들여 쓰기 오류 발생

csv 파일을 가져 오는 동안 들여 쓰기 오류 발생. 내 코드는 다음과 같습니다 with open('C:/Users/miracle/Desktop/dnh/Sales Data.csv') as f: spamreader = csv.reader(f) for row in spamreader: print(row)

python tensorflow time-series 2017-10-12

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조건부 가격 지점을 사용하여 불규칙한 일중 재무 데이터를 R로 서브 세트 화하려면 어떻게해야합니까?

나는 일부 금융 틱 데이터, head(df_xts) 있습니다 나는 가격이 개관 범위 위의 일정한 거리를 이동 한 후이 데이터를보고 싶지 price volume 2016-06-01 09:30:00 1073 1 2016-06-01 09:30:00 1073 1 2016-06-01 09:30:00 1073 1 2016-06-01 09:30:0

r time-series xts finance 2017-10-12

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ggplot time series, error : xts/zoo 유형의 객체에 대한 축척을 자동으로 선택하는 방법을 모릅니다. 연속으로 기본값 설정

저는 ggplot에 익숙하지 않습니다. 이것은 간단한 질문처럼 보이지만 나는 당황 스럽습니다. 오류 메시지가 표시됩니다. Don't know how to automatically pick scale for object of type xts/zoo. Defaulting to continuous. 그래프에 선이 표시되지 않습니다. 다음은 출력입니다 :이 > l

r ggplot2 time-series google-finance 2017-10-12

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R 날짜 시간 횟수 번식 시간 시간당

나는 어렵지 않을 것이라고 확신하지만 시간당 번식 시간을 요약하는 방법을 찾을 수 없습니다. 나는 (AR)에 도착하고 (LV) 그들의 둥지에서 떠나는 새들에 대한 수천 개의 이벤트 데이터 (번식)를 가지고있다. 의 대응 시간 arriving-와 떠나는-이벤트는 시간에 주어진과 같이 : times = as.POSIXct(c("2007-07-11 22:47:2

r datetime time-series posixct 2017-10-13

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패턴 인식

내 응용 프로그램 시나리오 시계열 데이터 세트를 처리하여 이전 Pattern recognition in time series 유사하다, 나는이에 유사 패턴을 감지 하시겠습니까 여기에 표시된대로 예로서 샘플 시간 시리즈, 나는 패턴을 감지 할 수 있도록하고 싶습니다 : 하지만 파이썬과 LSTM과 함께하고 싶어. RNN 시계열과 단어 분류에 대한 자료를 읽었습

python machine-learning time-series pattern-recognition rnn 2017-10-17

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LSTM Timeseries 분류

신경망과 LSTM을 처음 사용하므로 여기에서 도움이 필요합니다. 나는 다양한 시간 길이의 100 파일이 있으며 각 파일에는 각각 13 개의 피쳐가 있습니다. 각 파일은 출력 클래스를 나타냅니다. 이제 이러한 timeseries 파일을 분류 할 수있는 LSTM 네트워크가 필요합니다. 어떻게해야합니까? 데이터를 어떻게 처리/준비해야합니까? 네트워크 입력은 어떻

time-series lstm rnn 2017-10-17

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lstm 모델의 Output_shape

필자는 1025643 개의 항목과 72 개의 기능/속성의 테스트 데이터를 가지고 있습니다. 필자는 모양 (245, 30, 72)을 가진 입력 데이터 trainX와 모양 (245,)을 가진 trainY를 가진 lstm을 교육했습니다. 또한 나는 look-back을 trainX의 30 번째 단계 (245, 30, 72)가되도록 지정했다. 이제 모델을 훈련 후

python-3.x time-series keras lstm forecasting 2017-10-17

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data.table에서 ts 함수 내에서 시작 및 끝 정의 groupby

서로 다른 장치에 대한 데이터의 일별 샘플을 사용하여 데이터 세트의 특정 열을 두 개의 키 (시간 및 인수 1)로 그룹화 된 시계열로 변환하려고 시도했습니다 내가 가진 데이터는 2015년 10월 1일에서 2017년 8월 1일이 date hour factor1 volume wkday 1: 2015-10-01 AM 11011 530 Thursday

r data.table time-series 2017-10-17

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