Pandas Sliding/Rolling Window over Unregular時系列

Question

スタイルが貧弱で非効率な解決策をお考えください。すべての援助は非常に高く評価されます。

コンテキスト：1年かけて6週間のブロックの上にサイクル性能ゲインの最高率を隔離しようとすると

。パフォーマンスは...など1つのサイクリングレコードの任意の期間のために作ら最大の努力、すなわち1、5、20分の努力、など

タスクを測定する。

1. ウィンドウ
ローリング作成各ウィンドウ
2. 最大の正の傾きに対応するウィンドウを保つため
3. ベストフィットトレンドライン

ダTA：

ap1 = np.array([[datetime(2015, 10, 17, 12, 45, 13), 
    datetime(2015, 10, 18, 11, 56, 35), 
    datetime(2015, 10, 20, 9, 24, 52), 
    datetime(2015, 10, 23, 9, 27, 12), 
    datetime(2015, 10, 24, 12, 26, 33)], 
[281.0, 343.0, 270.0, 312.0, 320.0], 
[246.0, 305.0, 260.0, 283.0, 289.0], 
[236.0, 250.0, 239.0, 257.0, 245.0]], dtype=object) 

問題：私は現在、私は不規則時系列の上にrolling_meanを計算するuser2689410's応答を追跡しようとしてきたタスク1の上に立ち往生しています。私は彼のデータスライス方法をつかむことを望んでいます。

データセットを45日間の回転間隔でスライスしたいだけです。私はここから行くん

Traceback (most recent call last): 
File "<stdin>", line 2, in <module> 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py", line 642, in __getitem__ 
return self._get_with(key) 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py", line 647, in _get_with 
indexer = self.index._convert_slice_indexer(key, kind='getitem') 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.py", line 1208, in _convert_slice_indexer 
indexer = self.slice_indexer(start, stop, step, kind=kind) 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/tseries/index.py", line 1497, in slice_indexer 
return Index.slice_indexer(self, start, end, step, kind=kind) 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.py", line 2962, in slice_indexer 
kind=kind) 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.py", line 3141, in slice_locs 
start_slice = self.get_slice_bound(start, 'left', kind) 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.py", line 3084, in get_slice_bound 
slc = self.get_loc(label) 
File "/usr/local/lib64/python2.7/site-packages/pandas/tseries/index.py", line 1419, in get_loc 
stamp = Timestamp(key, tz=self.tz) 
File "pandas/tslib.pyx", line 405, in pandas.tslib.Timestamp.__new__ (pandas/tslib.c:9932) 
File "pandas/tslib.pyx", line 1475, in pandas.tslib.convert_to_tsobject (pandas/tslib.c:26432) 
TypeError: Cannot convert input to Timestamp 

：

は

from pandas import Series, DataFrame 
import pandas as pd 
from datetime import datetime, timedelta 
import numpy as np 

idx = ap1[0] 
idx = pd.Index(idx) 

ap1=np.transpose(ap1) 
ap1=pd.DataFrame(ap1, index = idx, columns = ['date', 'cp1', 'cp2', 'cp3']) 
ap2=ap1.drop('date', 1) 

ap2 = DataFrame(ap2.copy()) 
idx = Series(ap2.index.to_pydatetime(), index=ap2.index) 

for colname, col in ap2.iteritems(): 
    dslice = col[idx-pd.tseries.frequencies.to_offset('42D').delta:idx] 

ループのための私にエラーを与える：下記の進展がありますか？

Answer 1

私は解決策を見つけましたが、それはきれいではありませんが動作します。効率性を高めるためのフィードバックを提供してください。このソリューションは、特定の列の移動ウィンドウに対応するサブアレイの配列を私に提供します。

idx = ap2[1] 
idx = pd.Index(idx) 

ap2 = np.transpose(ap2) 
ap2 = pd.DataFrame(ap2, index = idx, columns = ['date', 'cp1', 'cp2', 'cp3']) 
ap2=ap2.drop('date', 1) 
ap2=ap2.astype(float) 
ap2 = DataFrame(ap2.copy()) 
dfout = DataFrame() 

idx = Series(ap2.index.to_pydatetime(), index=ap2.index) 

window = '42D' 

idxwindow = idx[idx[0]:idx[len(idx)-1]-pd.tseries.frequencies.to_offset(window).delta] 

for i in ap2: 
    exec(i +"= []") 
for colname, col in ap2.iteritems(): 
    for i in idxwindow: 
     result=col[i:i+pd.tseries.frequencies.to_offset(window).delta] 
     result=np.stack((result.index.date, result.values), axis=-1) 
     if colname == 'cp1': 
      cp1.append(result) 
     elif colname == 'cp2': 
      cp2.append(result) 
     else: 
      cp3.append(result)