La programmation time-series

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Tracer deux variables sous forme de lignes à l'aide de ggplot2 sur le même graphique

Une question très nouvelle, mais disons que j'ai des données comme celle-ci: 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) ) Comment puis-je tracer les deux séries chronologiques var0et var1sur le même graphique, …

305 r ggplot2 graph time-series r-faq

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Détection de signal de pointe dans les données de série temporelle en temps réel

Mise à jour: L'algorithme le plus performant jusqu'à présent est celui-ci . Cette question explore des algorithmes robustes pour détecter les pics soudains dans les données de série temporelle en temps réel. Considérez l'ensemble de données suivant: p = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1 …

243 algorithm language-agnostic time-series signal-processing data-analysis

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Stocker des données chronologiques, relationnelles ou non?

Je crée un système qui interroge les périphériques pour des données sur des métriques variables telles que l'utilisation du processeur, l'utilisation du disque, la température, etc. à (probablement) 5 minutes d'intervalle en utilisant SNMP. Le but ultime est de fournir des visualisations à un utilisateur du système sous la forme …

185 database nosql relational-database time-series non-relational-database

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Comment obtenir une geom_vline verticale sur un axe x de la date de classe?

Même si j'ai trouvé le message de Hadley dans le groupe Google sur POSIXctet geom_vline, je n'ai pas pu le faire. J'ai une série chronologique et j'aimerais tracer une ligne verticale pour les années 1998, 2005 et 2010 par exemple. J'ai essayé avec ggplotet la qplotsyntaxe, mais je ne vois …

109 r date ggplot2 time-series

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Comment calculer la moyenne mobile en utilisant NumPy?

Il ne semble y avoir aucune fonction qui calcule simplement la moyenne mobile sur numpy / scipy, conduisant à des solutions alambiquées . Ma question est double: Quel est le moyen le plus simple d'implémenter (correctement) une moyenne mobile avec numpy? Étant donné que cela semble non trivial et sujet …

109 python numpy scipy time-series moving-average

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Les pandas peuvent-ils tracer un histogramme des dates?

J'ai pris ma série et l'ai forcée à une colonne datetime de dtype = datetime64[ns](bien que seule la résolution du jour soit nécessaire ... je ne sais pas comment changer). import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) mais le traçage ne fonctionne pas: …

104 python pandas matplotlib time-series

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Générer des séries temporelles entre deux dates dans PostgreSQL

J'ai une requête comme celle-ci qui génère bien une série de dates entre 2 dates données: 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 j Il génère 162 dates entre 2004-03-07et …

92 postgresql date time-series postgresql-9.1 generate-series

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Prévision de séries chronologiques multivariées avec un ensemble de données de 3 mois

J'ai généré 3 mois de données (chaque ligne correspondant à chaque jour) et je souhaite effectuer une analyse de séries chronologiques multivariées pour les mêmes: les colonnes disponibles sont - Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation Chaque date a 1 entrée dans l'ensemble de données et a 3 mois de données …

12 python machine-learning time-series prediction

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Pandas: segmentation en zigzag des données en fonction des minima-maxima locaux

J'ai des données de série temporelle. Génération de données date_rng = pd.date_range('2019-01-01', freq='s', periods=400) df = pd.DataFrame(np.random.lognormal(.005, .5,size=(len(date_rng), 3)), columns=['data1', 'data2', 'data3'], index= date_rng) s = df['data1'] Je veux créer une ligne en zig-zag reliant entre les maxima locaux et les minima locaux, qui satisfait la condition selon laquelle sur …

10 python pandas time-series technical-indicator

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Comment puis-je utiliser la commande `td` du package` tempdisagg` pour désagréger les données mensuelles en fréquence de données quotidiennes?

J'ai des données de fréquence mensuelles que j'essaie de désagréger en données de fréquence quotidiennes. J'utilise donc la tdcommande du tempdisaggpackage dans R en utilisant le code ci-dessous: dat=ts(data[,2]) result=td(dat~1, conversion = "average", to = "day", method = "chow-lin-maxlog") Ensuite, j'obtiens le message d'erreur suivant: Error in td(dat ~ 1, …

9 r statistics time-series syntax-error frequency

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