time-series 相关问题

时间序列是一系列数据点,其值在连续时间(连续时间或离散时间段)测量。时间序列分析利用这种自然时间排序从基础数据中提取意义和趋势。

使用 TimescaleDB 从多个超表的变量子集创建合并数据集 - 连续聚合

我想看看是否有人可以提出解决这个问题的方法,然后我完全放弃它作为一种选择。 我们有一个 Postgres (14) TimescaleDB 数据库。它有几个超级表,每个都很受欢迎......

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带有 QuestDB 数据源的名称和值的 Grafana 变量下拉列表

我正在使用 Grafana 和 QuestDB 数据源插件。我想根据查询定义一个变量,就像这里的查询一样 选择交易品种,第一个(价格)作为交易价格 其中符号如“%BTC%”

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如何在 MongoDB 时间序列集合中构建文档的最佳实践?

我想将设备的一些测量读数存储在 mongodb 时间序列集合中。 假设设备在每条消息中发送一个或多个测量读数,因此消息看起来

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将新数据插入 HyperTable 失败并出现异常

我正在尝试使用 c# .net 应用程序将数据插入到超级表中,但收到错误/异常: MessageText:对超表“_hyper_31_1083_chunk&...

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使用 QuestDB 获取采样数据之前 5 行的运行最小值

我有一个 QuestDB 表,每秒都会收到一些记录。我以 1 分钟为间隔进行聚合,如下所示 选择时间戳、交易品种、平均值(价格)作为交易价格 昨天的时间戳在哪里...

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自动检测股价高点低点并用Python绘制趋势线

我正在编写一个脚本来查找 OHLC 数据的高点和低点。我沿着很长的路寻找高点和低点,看起来它有点管用。但没有给我一个很好的解决方案。这是...

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使用显式阈值进行从峰值到谷值增加/减少的 Python 机制标记

我试图找到时间序列中最长的时间段,其中从开始到结束的值至少增加一定的阈值,而中间没有任何下降至少该值

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调整树桩匹配功能的最大距离

我使用 python Stumpy 从时间序列中提取子序列。对于模式 Q 和时间序列 T,我使用函数 Stumpy.match https://stumpy.readthedocs.io/en/latest/api.html#stumpy.match 现在

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如何使用dask高效并行化时间序列预测?

我正在尝试使用 dask 在 python 中并行化时间序列预测。数据的格式是每个时间序列都是一列,并且它们具有共同的每月日期索引。我有一个习惯

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填充大量时间序列数据

填充时间序列数据中缺失值的最佳方法是什么。数据在工作时间内变化很大。数据大块丢失。 我尝试过后退、前向填充和平均

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fill_ Between 图在 pandas 时间序列的特定索引值组合上失败

我尝试绘制一个图并观察到一个奇怪的错误: 将 pandas 导入为 pd 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt idx = pd.TimedeltaIndex(['0 天 00:00:00', '0 天 06:00:00', '0 天 12:00:00', '0 天 18:00:...

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如何让 .resample().interpolate() 不忽略不符合规则的数据点?

我有一个不规则时间网格上的时间序列。我想将此数据线性插值到规则的时间网格中。作为一个简化的示例,请查看以下代码: 导入熊猫...

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pandas.Series.resample() 的意外行为

我有一个不规则时间网格上的时间序列。我想将此数据线性插值到规则的时间网格中。作为一个简化的示例,请查看以下代码: 导入熊猫...

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Google Sheets 应用程序脚本生成 4 个随机数生成

我有以下代码,用于生成范围(1,1)内的随机数。我使用触发器定期生成它。 函数触发自动刷新(){ SpreadsheetApp.getActive().

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用geom_rect显示份额(比例条形图)

我有一个数据框,其中包含每月每种颜色(橙色、红色、绿色和黄色)的观察份额。 结构(列表(orange_pct = c(100, 50, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), 红_p...

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KITTI IMU 数据间隙插值

我正在使用 KITTI 原始数据集中的一些 IMU 数据。 OxTs IMU 数据存在间隙。我想插入间隙。数据会定期查看。有什么办法可以真实地对它们进行插值吗?是...

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使用 LSTM 以及一些分类特征进行多变量时间序列预测

目前我正在处理如下所示的时间序列数据 点击查看数据 数据由5家公司、15种产品(每家公司有3-5种产品)和6个不同地区组成 目标建立...

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用于确定所选文件是否包含时间序列数据的Python函数,不起作用,

我正在尝试创建一个用于对时间序列数据进行分类的应用程序。我创建了一个函数,该函数应该检查文件是否包含时间序列数据。 我上传了时间序列数据...

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PyTorch 中多元时间序列预测的 LSTM 模型中的验证损失和提前停止

我正在尝试训练 LSTM 模型来预测油价,遵循一些教程。 我的数据集: 日期 美元指数 石油价格 2019年10月12日 50 66 2019年10月13日 51 60 其中石油价格是目标值...

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我应该使用 AWS Timestream 计划查询还是预先计算时间序列数据的聚合?

我正在使用 AWS Timestream 来存储 IoT 传感器数据,其中包括温度、湿度等测量值。我的用例涉及每小时从传感器收集数据,我需要计算...

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