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월 평균 또는 연간 평균 시계열 데이터에서 5 년 평균 데이터 (순환 평균이 아닌 달력 연도 1)를 계산해야합니다. xarray 문서를 검색 한 후 간단한 방법을 찾을 수 없습니다. 누구나 이런 유형의 평균을 수행하는 방법이 있습니까? 감사합니다.

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파이썬 팬더 : 리샘플링 다변량 시계열 GROUPBY와

나는 삼십일 시계열 창에 다시 샘플링하고자하는 다음과 같은 일반적인 형식의 데이터가 : 'customer_id','transaction_dt','product','price','units' 1,2004-01-02,thing1,25,47 1,2004-01-17,thing2,150,8 2,2004-01-29,thing2,150,25 3,2017-07-1

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keras LSTM timeseries 예측 : 특징 벡터 예측

나는 N 개의 관측치와 F 특징을 가진 timeseries 데이터 세트를 가지고 있습니다. 모든 기능은 매니페스트 (1) 또는 매니페스트 (0) 중 하나 일 수 있습니다. 그래서 데이터 세트는 다음과 같이 보일 것이다 : T F1 F2 F3 F4 F5 ... F 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 2 0 0 0 1

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시계열을 사용하여 데이터 프레임을 필터링하는 방법

아래 테이블에 "date"및 "Name"열과 함께 df라는 데이터 프레임이 있습니다. 나는 "이름"열 함께 "날짜"열에서 하루에 따라서 예를 들어 Date Name "08/07/2017 10:10:58 0" ABC "08/07/2017 10:21:55 0" DBF "08/07/2017 11:21:55 0" ABC "08/08/2

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R - 시계열에 그룹/조건 변수 추가

다른 사람들의 생체 인식 시계열 데이터를 가지고 있으며 동물원 패키지를 사용하여 데이터를 저장하고 있습니다. 장난감 예 : library(zoo) w1 <- sin(seq(0,20,0.25)) w2 <- cos(seq(0,20,0.25)) df <- data.frame(w1,w1,w1,w2,w2,w2) names(df) <- paste("waves"

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날짜 열에 시간 (00-23) 추가

데이터 세트에서 작업 한 결과 이런 식으로 다시 배열 할 수있었습니다 (pastebin). date type value location 0 2017-10-03 D 3035 INDIA 0 2017-10-03 D 3035 INDIA 0 2017-10-03 D 3035 INDIA 0 2017-10-03 D 3035 INDIA 0 2017-10-03

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십진수 정밀도로 타임 스탬프와 이중 열을 저장/표시하는 방법은 무엇입니까?

실험 데이터를 Cassandra에 삽입하고 싶습니다. 각 데이터의 소수점 이하 자릿수는 15 자입니다. +------------------+-------------------+ | Sampling_Rate | Value1 | +------------------+-------------------+ | 2.48979187011719 | 0.14411

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시프트 셀 값이 하나의 타임 스탬프에서 다른 셀로 이동 R

한 데이터 열에서 한 셀의 데이터를 한 타임 스탬프에서 다른 데이터를 잃지 않고 시계열 데이터로 다른 셀로 이동할 수 있습니까? 나는 시프트 및 슬라이드 기능을 시도했지만 NA 값으로 데이터를 대체합니다. 나는 돌연변이 기능을 사용하려고했지만 전체 column.Is 변경 기능 또는 조작을 수행하는 방법? Date_Time | x | y 01-01-201

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SAS의 시즌 식별

샘플에서 X 화학 물질의 농도를 보여주는 월간 데이터가 3 년 분입니다. 데이터는 계절성을 예측대로 보여줍니다. 그러나, 계절은 정기적 인 여름/겨울/기타가 아닙니다. SAS에서 계절을 어떻게 묘사 할 수 있는지 알아 내려고 노력하고 있습니다. 나는 1 년을 2 계절 (높은 농도 대 낮은 농도)으로 낮추려고 노력하고있다. 그래서 나는 SAS가 두 계절 (즉

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Python : 팬더로 데이터 프레임에서 특정 날짜 선택

다음 짧은 스크립트는 Dukascopy 웹 사이트의 데이터를 수집하기 위해 findatapy을 사용합니다. 이 패키지는 팬더를 사용하기 때문에 따로 가져올 필요가 없습니다. from findatapy.market import Market, MarketDataRequest, MarketDataGenerator market = Market(market_da