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如何绘制大时间序列(数千次给药次数/药物剂量)?
我正在尝试绘制医院中如何开出单一药物的图解 在这个虚拟数据库中 我在 2017 年 1 月 1 日之后遇到了 1000 名患者 绘图的目的是了解该药物的给药模式 在接近入院 出院或患者住院期间是否更频繁 高剂量给药 Get random d
r
TimeSeries
largedata
medical
R 多元一步预测和准确性
我想使用 R 来比较两个预测模型的 RMSE 均方根误差 第一个模型使用 1966 年至 2000 年的估计值来预测 2001 年 然后使用 1966 年至 2001 年的估计值来预测 2002 年 依此类推直至 2015 年 第二个模型使
r
TimeSeries
Prediction
时间序列数据预处理 - numpy strides 技巧以节省内存
我正在预处理一个时间序列数据集 将其形状从二维 数据点 特征 更改为三维 数据点 时间窗口 特征 在这样的视角中 时间窗口 有时也称为回顾 指示作为输入变量来预测下一个时间段的先前时间步长 数据点的数量 换句话说 时间窗口是机器学习算法在对
python
NumPy
datastructures
TimeSeries
如何使用 Pandas Series 绘制两个不同长度/开始日期的时间序列?
我正在绘制 每周总事件 的几个熊猫系列对象 系列中的数据events per week看起来像这样 Datetime 1995 10 09 45 1995 10 16 63 1995 10 23 83 1995 10 30 91 1995
python
pandas
matplotlib
TimeSeries
神经网络中的时间序列提前预测(N点提前预测)大规模迭代训练
N 90 使用神经网络进行提前预测 我试图预测提前 3 分钟 即提前 180 点 因为我将时间序列数据压缩为每 2 个点的平均值为 1 所以我必须预测 N 90 超前预测 我的时间序列数据以秒为单位给出 值在 30 90 之间 它们通常从
使用滑动窗口动画 ggplot 时间序列图
我正在寻找在不失去分辨率的情况下对长时间序列图进行动画处理的方法 我希望视图能够 平移 数据 显示从开始到结束的滑动子集 假设我有以下内容 library ggplot2 library dplyr library gganimate df
r
ggplot2
TimeSeries
gganimate
条件移位:在 pandas 中使用多个条件从“当前行值”中减去“前一行值”
我有以下数据框 Disease HeartRate State MonthStart MonthEnd Covid 89 Texas 2020 02 28 2020 03 31 Covid 91 Texas 2020 03 31 2020
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pandas
DataFrame
TimeSeries
在 R 中将时间间隔数据扩展为天数
假设我有如下所示的数据 interval id indiv id role start date end date 1 1 A 2006 05 01 2006 06 16 2 1 B 2006 06 16 2006 10 16 3 1 A
r
TimeSeries
计算熊猫数据帧几个月的总和
我有一个 pandas 数据框 如下所示 ID Year R1 R1 f KAR1 20201001 1 5 KAR1 20201101 2 6 KAR1 20201201 3 7 KAR1 20210101 4 8 KAR1 202102
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pandas
TimeSeries
datascience
Python Pandas DateOffset 使用另一列中的值
我以为这会很容易 但下面的内容并不适合我想要的 只是尝试通过使用另一列中的值将天数添加到预先存在的日期时间列来计算新的日期列 我下面的 偏移 列只有 1 位数字 df new date df orig date apply lambda x
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pandas
TimeSeries
使用 R:如何创建带有日期的时间序列对象?
我有一年中每小时采集的一系列值 是否可以创建一个保留小时和年份值的时间序列对象 我的代码使用股票价格第一列中的值 但不使用日期 stockprices ts lt ts stockprices 1 start 1 freq 168 您没有提
r
TimeSeries
用于不规则时间序列的滚动窗口函数,可以处理重复项
我有以下数据框 grp nr yr 1 A 1 0 2009 2 A 2 0 2009 3 A 1 5 2009 4 A 1 0 2010 5 B 3 0 2009 6 B 2 0 2010 7 B NA 2011 8 C 3 0 2014
r
date
TimeSeries
rollingcomputation
Pandas 时间序列数据索引从字符串到浮点[重复]
这个问题在这里已经有答案了 有人知道如何将字符串输出转换为浮点数吗 我正在尝试创建单独的数据框 Month and day of the week 基于时间戳索引 这df index strftime输出一个字符串 但我需要一个float基
python
pandas
TimeSeries
使用 D3.js 解析时间序列数据
是时候寻求帮助了 我已经学习 D3 js 几个星期了 我才开始觉得我理解了其中的 10 哈哈哈 我正在尝试生成一个非常简单的线图 只要数据非常简单 我就可以做到这一点 但我的原始数据源具有 UTC 时间戳和实数 小数 这会导致任何超出简单范
d3js
SVG
TimeSeries
timeserieschart
在两列上使用 Rollapply
我正在尝试做类似我要求的事情here https stackoverflow com questions 4472691 calculate returns over period of time不幸的是我无法解决这个问题 这是我的数据框
r
TimeSeries
xts
zoo
在 MATLAB 中将数据拟合到 B 样条
我正在尝试估计矩阵形式的时间序列数据中的缺失值 列代表时间点 即现在 我想将矩阵的每一行拟合到 B 样条曲线 并用它来估计缺失值 我可以使用 MATLAB 将数据拟合到普通样条曲线 但我完全陷入尝试找出如何拟合数据以创建 B 样条曲线的困境
TimeSeries
MATLAB
curvefitting
bspline
将毫秒时间戳解析为 R 中的时间
我以前曾问过这个问题 但我找不到确切的答案 如果我有一个代表自午夜以来的毫秒数的数字 例如 34200577 我如何将其转换为 R 时间 在午夜构造一个 基线时间 添加给定的毫秒一旦转换为秒并解释为时间 R gt as POSIXct as
r
datetime
TimeSeries
如何使用动态时间扭曲获得距离矩阵?
我有 6 个时间序列值 如下所示 import numpy as np series np array 0 0 1 2 1 0 1 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 2 1 0 1
python
TimeSeries
DTW
使用外源数据进行 SARIMAX 样本外预测
我正在使用 SARIMAX 进行时间序列分析 并且一直在努力解决这个问题 我想我已经成功地拟合了一个模型并用它来进行预测 但是 我不知道如何利用外源数据进行样本预测 我可能做错了整个事情 所以我在下面包含了我的步骤和一些示例数据 impor
python
TimeSeries
StatsModels
sarimax
如何在R中制作渐变颜色填充时间序列图
How to 填充区域 sp 线下方和上方渐变色 这个例子是在 Inkscape 中绘制的 但我需要垂直渐变 不是水平的 间隔从zero to positive 来自white to red 间隔从zero to negative 来自wh
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Colors
TimeSeries
gradient
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