在pandas里对时序的频率的调整称之重新采样,即从一个时频调整为另一个时频的操作,可以借助resample的函数来完成。有upsampling和downsampling(高频变低频)两种。resample后的数据类型有类似'groupby'的接口函数可以调用得到相关数据信息。时序数据经resample后返回Resamper Object,而Resampler 是定义在pandas.core.resample...
以下是绘制结果的代码和注释: # 绘制折线图plt.plot(monthly_data.index,monthly_data['Value'])plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Value')plt.title('Resampled Data')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 总结 通过本教程,我们学习了如何使用resample()函数来重新采样时间序列数据。我们按照流程图中的步骤,导...
Data_month = [i.resample('1m').mean() for i in Data] result_df = pd.concat(Data_month, axis = 1) result_df.columns = Stock_list 首先我们作出一个matplot的图出来，由于DataFrame自带了plot的功能，我们就可以直接用.plot()的方法输出图片。result_df.plot()然后下看我们用plotly给出的效果，代...
[ "Minimum temperature (Degree C)", "Maximum temperature (Degree C)" ] merged_temp_df.head(n=5000)[keep_columns].resample("Y").mean().plot_animated( filename='scatter-chart.gif', cmap='Set1', kind="scatter",#指定散点模式 size=10, title='Max & Min Temperature Newcastle, Australia...
torchaudio.save("test.mp3", resample_misic.to('cpu'), target_sample)#这里注意要把结果从gpu中拿出来到cpu,不然会报错。print(f"cost :{time() - start_time}s") 时间方面嘛,单个音频多了放入gpu取出gpu的步骤肯定会稍慢的,但是跑过cuda都知道它的强大,更多是用于后续的操作说是。
df_resampled_min = df.resample('D').min() # 按天取最小值 ``` 在对数据进行重采样之后,我们可以对结果进行进一步的分析和可视化。例如,我们可以使用Matplotlib库绘制重采样后的数据的折线图: ``` python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df_resampled.index, df_resampled['price']) plt.xlabe...
from statsmodels.tsa.stattools import adfullerdf1=df.resample('D', how=np.mean)def test_stationarity(timeseries):rolmean = timeseries.rolling(window=30).mean() rolstd = timeseries.rolling(window=30).std() plt.figure(figsize=(14,5)) sns.despine(left=True) orig = plt.plot(t...
10.4.1 重新采样—resample()函数书名: Python数据分析从入门到精通(第2版) 作者名: 明日科技编著 本章字数: 996字 更新时间: 2024-12-27 20:11:34首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新 ...
【例4】淘宝店铺三年的增长趋势和季节波动分析 【关键技术】 数据重采样,调用函数resample(),常用的时间序列频率是:W—每周;M—月末;Q—季末;A—年末;AS—年初等等。 绘制子图,调用函数subplots();子图布局,调用函数subplots_adjust()。 输入数据表部分内容展示如下: ...
X_train_undersampled, y_train_undersampled = undersampler.fit_resample(X_train, y_train)# 在原始训练集上拟合 KNN 分类器 knn_original = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn_original.fit(X_train, y_train)# 在过采样的训练集上拟合 KNN 分类器 ...