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如果需要得出一些重要結(jié)論,需要從一個給定的數(shù)據(jù)中提取一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 平均值,方差,相關(guān)性,最大值和最小值是這些統(tǒng)計中的一部分。 如果您想從給定的時間序列數(shù)據(jù)中提取此類統(tǒng)計信息,則可以使用以下代碼 -

平均值
可以使用 mean()函數(shù)來查找平均值,如下所示 -
timeseries.mean()例子代碼的輸出是 -
-0.11143128165238671最大值
可以使用 max()函數(shù)來查找最大值,如下所示 -
timeseries.max()那么在討論的例子中觀察的輸出是 -
3.4952999999999999最小值
可以使用 min() 函數(shù)來查找最小值,如下所示 -
timeseries.min()那么在討論的例子中觀察的輸出是 -
-4.2656999999999998一次性獲得所有
如果您想一次計算所有統(tǒng)計數(shù)據(jù),則可以使用 describe() 函數(shù),如下所示 -
timeseries.describe()那么觀察上面例子的輸出是 -
count 817.000000
mean -0.111431
std 1.003151
min -4.265700
25% -0.649430
50% -0.042744
75% 0.475720
max 3.495300
dtype: float64重新取樣
可以將數(shù)據(jù)重新采樣到不同的時間頻率。 執(zhí)行重新采樣的兩個參數(shù)是 -
- 時間段
- 方法
使用 mean()重新采樣
以下代碼使用 mean() 方法重新采樣數(shù)據(jù),這是默認(rèn)方法 -
timeseries_mm = timeseries.resample("A").mean()
timeseries_mm.plot(style = 'g--')
plt.show() 然后,可以觀察下面使用 mean() 重采樣輸出的圖形 -
使用median()重新采樣
使用以下代碼使用 median() 方法重新采樣數(shù)據(jù) -
timeseries_mm = timeseries.resample("A").median()
timeseries_mm.plot()
plt.show() 然后,觀察下面的圖形是使用 median() 重新采樣的輸出 -
滾動平均值
使用下面的代碼來計算滾動(移動)的平均值 -
timeseries.rolling(window = 12, center = False).mean().plot(style = '-g')
plt.show()然后,觀察滾動(移動)平均值的輸出圖表 -
網(wǎng)頁標(biāo)題:創(chuàng)新互聯(lián)AI教程:AI人工智能從時間序列數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計信息
轉(zhuǎn)載源于:http://m.fisionsoft.com.cn/article/coesggo.html


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