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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

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)頁題目: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
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