resampling

2熱

3答えて

私は30分の時間間隔でOHLCデータフレームを持っています。 2017-04-30 11:00:00-04:00 239.06 239.39 239.04 239.33 28 2017-04-30 11:30:00-04:00 239.01 239.22 238.91 239.03 28 2017-04-30 12:00:00-04:00 239.02 239.28 238.99 239.

1熱

1答えて

pandas特定の日付のデータフレームを再サンプリングする

pandas Dataframesの再サンプリング方法に関する質問があります。は、私は一日一の観察とデータフレームを持っている： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(366, 1)), columns=list('A')) df.index = pd.

2熱

1答えて

同じコード（ID）のエントリでリサンプリングする

Rに、私はデータセットを再サンプリングしようとしています。次のようにデータベースAは、最初の列（整数）と、各列の特性のいくつかのコードを含む： A <- as.matrix(cbind(floor(runif(1000, 1,101)), matrix(rexp(20000, rate=.1), ncol=20))) いくつかのコードは、最初の列で繰り返されます。最初の列からランダムにコードを

1熱

1答えて

イメージデータの再サンプリングと登録 - まず何をしますか？

私は、与えられた患者のための2つの医用画像データセットを持っています。それぞれは、同じ時間に取得され、それぞれ異なるモダリティがあります。基準フレームまたは座標空間は、データセットごとに異なります（原点はわかりません）。 1つのデータセットは他のデータセットよりも物理的な寸法が小さく、ボクセルのサイズとフレーム数も異なります。イメージを再サンプリングして登録したいのですが、最初に行うことは重要です

0熱

1答えて

パンダ：</p> <p>考える：リサンプルグループ化されたデータフレームの列には、これは私がデータをグループ化されたときに解決策が動作しないよう十分に異なるよう求めたがきました前の質問に似ている最大値

に対応して個別の機能を取得しますいくつかのデータ： import pandas as pd import numpy as np import datetime data = {'group':['a', 'a', 'a','b','a', 'b'], 'value': [1,2,3,4,3,5], 'names': ['joe', 'bob', 'greg','joe', '

1熱

1答えて

クラスタによる置換によるリサンプル

データセットからの置換を伴う（変数idで定義される）クラスタを描きたいと思います。以前に回答した質問とは対照的に、各観測をK回繰り返すためにK回選択されたクラスタが必要です。つまり、私はクラスタのブートストラップを行っています。例えば、以下のサンプルはid=1であるが、新しいデータセットsではの観測を1回だけ繰り返す。 id=1のすべての観測を2回表示したい。 f = data.frame(id

1熱

1答えて

アップサンプリング日時 - とValueError：方法で非一意のインデックスのインデックスを再作成または私は私がアップサンプリングしようとすると、以下のエラーが出る

を制限することはできません... import pandas as pd from datetime import date df1=pd.read_csv("C:/Codes/test.csv") df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date']) df1 = df1.set_index(['Date']) df2 = pd.DataFrame()

1熱

1答えて

pandas resampleが追加した追加日を削除するにはどうすればよいですか？

私は、インデックスとdatetime64[ns]として、私はこのように5分間隔に、このデータをリサンプリングしたい、私はダニデータとパンダのDFを持っているので... をdownvoting前に読んでください、これに関する広範な研究を行っている：price_5min = price.price.resample('5T').ohlc().between_time('09:00:00, '16:20

0熱

1答えて

Pythonで合成データを生成するには？

私はいくつかのデータを持つCSVファイルを持っており、このデータに基づいて合成データを生成したいと思います。言い換えれば、統計的なブートストラップのように、古いデータと同じ分布で新しいデータを生成したいと思います。私はこれをPythonでどうやって行うことができますか？私はRでいくつかのライブラリを見つけましたが、Pythonでは何も見つかりませんでした。

-1熱

1答えて

アップサンプリングデータpython

私のデータセットは分で、変数と一緒になります。 heart rate time 0~90 0.537222222 6 86 0.737222222 24 94 1.270555556 30 91 2.270555556 36 95 3.270555556 58 90 4.270555556 67 93 5.270555556 77 97 6.270555556 88 94 7.2705555