trend

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を定義します。 print (df['price']) 0 0.435 1 -2.325 2 -3.866 ... 58 -35.876 59 -37.746 Name: price, dtype: float64 移動平均：私は最後のn行の傾向を判断するにはどうすればよい m_a = df['price'].rolling(window=5).mean() m_a.p

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特定のクラス/メソッドの履歴テストカバレッジデータ

特定のリソースに対して履歴テストカバレッジデータを取得しようとしています（weekly/mothly trendなど）。プロジェクトレベルでは、API https://sonar-service/api/resources?resource=com.demo.project:demo-project&metrics=new_coverage&includetrends=trueを使用して必要なデー

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scipy.signalでnan値を持つデータを取り除く

私はそれにいくつかの値を持つ時系列データセットを持っています。その後、 ValueError: array must not contain infs or NaNs 再び私が試した： scipy.signal.detrend(y) が、私はこのエラーを得た： scipy.signal.detrend(y.dropna()) 私はこれを行うことによって、試してみました：私は、このデー

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注文履歴に基づいて次の注文数を計算するOracle SQL

次のスクリプトを使用して、特定の製造指図の注文履歴を取得しています。 select ds.status, ds.catnr, ds.part_no, ds.print_type, ds.nr_discs, ds.qty, ds.ship_date from (select 'Open Order' status, gb.catnr, gb.part_no, decode(gb.tec_crit

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データを通るトレンドカーブが滑らかになるべきときに前後にジャンプ

私のデータポイントのトレンドカーブをプロットしたい。 ]私はなめらかな傾向曲線を入手するにはどうすればよい質問を： with open(file,'r') as csvfile: plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',') next(plots) x=[] y=[] for row in plots: x.append(float

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Pythonでの時系列解析

トレンドシリーズBがトレンドシリーズAをどれだけ評価するかを判断したいと思います。私はOLSでこれを試しましたが、明らかに残差は自己相関しています。私はCochrane-Orcutt-Procedure（https://onlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/360）で修正しようとしましたが、これは自己相関を改善しませんでした。私は別のrho値を持つP

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時間の変化に伴う変化（トレンド）の時系列でのフォールト検出

私は時系列上の異常検出でかなり新しいので、私の質問はあなたの中にはっきりと分かるかもしれません。今日、私はlstmとクラスタリング技術を使って時系列上の異常を検出していますが、時間の経過とともにゆっくりと悪化する異常を特定することはできません（つまり、傾向と呼ばれると思います）。この傾向を知り、特別なエラーなしに増加を予測する）。このようなファルツを検出する方法はありますか？

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csvファイルからデータを読み込み、グラフ

を作成し、私は次の形式のデータをcsvファイル持っている - Issue_Type DateTime Issue1 03/07/2011 11:20:44 Issue2 01/05/2011 12:30:34 Issue3 01/01/2011 09:44:21 ... ... を私は、このcsvファイルを読むことができるんだけど、私は達成することができないんですが