Una pregunta muy nueva, pero digamos que tengo datos como este: test_data <- data.frame( var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))), var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10))), date = seq(as.Date("2002-01-01"), by="1 month", length.out=100) ) ¿Cómo puedo trazar tanto series de...
Tengo dos series s1y s2con los mismos índices (no consecutivos). ¿Cómo combino s1y s2ser dos columnas en un DataFrame y mantener uno de los índices como una tercera
Actualización: el algoritmo con mejor rendimiento hasta ahora es este . Esta pregunta explora algoritmos robustos para detectar picos repentinos en datos de series temporales en tiempo real. Considere el siguiente conjunto de datos: p = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1 1.1 1 1 0.9 1 1 1.1 1 1...
Utilizo pandas.to_datetimepara analizar las fechas en mis datos. Pandas por defecto representa las fechas con datetime64[ns]aunque las fechas son todas diarias. Me pregunto si hay una forma elegante / inteligente de convertir las fechas datetime.dateo datetime64[D]para que, cuando escribo los datos...
Estoy creando un sistema que sondea los dispositivos en busca de datos sobre diferentes métricas, como la utilización de la CPU, la utilización del disco, la temperatura, etc. a (probablemente) intervalos de 5 minutos utilizando SNMP. El objetivo final es proporcionar visualizaciones a un usuario...
Lo intenté: x=pandas.DataFrame(...) s = x.take([0], axis=1) Y sobtiene un DataFrame, no una
Tengo un DataFrame y quiero reemplazar los valores en una columna en particular que exceden un valor con cero. Pensé que esta era una forma de lograr esto: df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0 Si copio el canal en un nuevo marco de datos, es simple: df2 = df.my_channel df2[df2 > 20000]...
Tengo un marco de datos de pandas con las siguientes columnas; Date Time 01-06-2013 23:00:00 02-06-2013 01:00:00 02-06-2013 21:00:00 02-06-2013 22:00:00 02-06-2013 23:00:00 03-06-2013 01:00:00 03-06-2013 21:00:00 03-06-2013 22:00:00 03-06-2013 23:00:00 04-06-2013 01:00:00 ¿Cómo combino datos...
Parece que no hay una función que simplemente calcule el promedio móvil en numpy / scipy, lo que lleva a soluciones complicadas . Mi pregunta es doble: ¿Cuál es la forma más fácil de implementar (correctamente) una media móvil con numpy? Dado que esto parece no trivial y propenso a errores, ¿hay...
Aunque encontré la publicación de Hadley en el grupo de Google en POSIXcty geom_vline, no pude hacerlo. Tengo una serie de tiempo y me gustaría dibujar una línea vertical para los años 1998, 2005 y 2010, por ejemplo. Intenté con la sintaxis ggploty qplot, pero todavía no veo ninguna línea vertical...
Tomé mi Serie y la forcé a una columna de fecha y hora de dtype = datetime64[ns](aunque solo necesito una resolución de día ... no estoy seguro de cómo cambiar). import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) pero trazar no...
Soy algo nuevo en pandas. Tengo un marco de datos de pandas de 1 fila por 23 columnas. ¿Quiero convertir esto en una serie? Me pregunto cuál es la forma más pitónica de hacer esto. Lo he intentado pd.Series(myResults)pero se queja ValueError: cannot copy sequence with size 23 to array axis...
En Pandas, cuando selecciono una etiqueta que solo tiene una entrada en el índice, obtengo una Serie, pero cuando selecciono una entrada que tiene más de una entrada, obtengo un marco de datos. ¿Porqué es eso? ¿Hay alguna forma de asegurar que siempre recupere un marco de datos? In [1]: import...
¿Por qué Pandas me dice que tengo objetos, aunque cada elemento de la columna seleccionada es una cadena, incluso después de una conversión explícita? Este es mi DataFrame: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 56992 entries, 0 to 56991 Data columns (total 7 columns): id 56992...
Tengo una consulta como esta que genera muy bien una serie de fechas entre 2 fechas determinadas: select date '2004-03-07' + j - i as AllDate from generate_series(0, extract(doy from date '2004-03-07')::int - 1) as i, generate_series(0, extract(doy from date '2004-08-16')::int - 1) as...
Tengo una serie de Pandas sf: email [email protected] [1.0, 0.0, 0.0] [email protected] [2.0, 0.0, 0.0] [email protected] [1.0, 0.0, 0.0] [email protected] [4.0, 0.0, 0.0] [email protected] [1.0, 0.0, 3.0] [email protected] [1.0, 5.0, 0.0] Y me gustaría transformarlo en el siguiente...
Soy nuevo en Pandas ... Tengo un montón de datos de encuestas; Quiero calcular una media móvil para obtener una estimación de cada día en función de una ventana de tres días. Según tengo entendido por esta pregunta , las funciones rolling_ * calculan la ventana en función de un número específico...
¿Cómo uso strptimeo cualquier otra función para analizar las marcas de tiempo con milisegundos en R? time[1] # [1] "2010-01-15 13:55:23.975" strptime(time[1], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") # [1] NA strptime(time[1], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") # [1] "2010-01-15 13:55:23"`
Intento resolver este problema varias veces y me rindo. Ahora, cuando lo volví a encontrar, decidí pedirle ayuda. Tengo este código para mi Legend: legend: { layout: 'vertical', align: 'right', verticalAlign: 'top', x: -10, y: 100, borderWidth: 0, labelFormatter: function() {...
Supongamos que tengo un marco de datos con países que va como: cc | temp US | 37.0 CA | 12.0 US | 35.0 AU | 20.0 Sé que hay una función pd.get_dummies para convertir los países a 'codificaciones one-hot'. Sin embargo, deseo convertirlos en índices en su lugar, de modo que obtengo en su...