time-series

    18गर्मी

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    में दिनांक सीमाएं दिन के लिए न्यूमपी और डेट्यूटिल के साथ लड़ने के बाद, मैंने हाल ही में अद्भुत पांडा पुस्तकालय की खोज की। मैं प्रलेखन और स्रोत कोड के माध्यम से पोरिंग कर रहा हूं, लेकिन मैं सही ब्रेकपॉ

    6गर्मी

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    प्रश्न: स्थानीय स्तर पर नाएन के स्थानीय स्तर पर कैसे इंटरपोलेट करें? मेरे पास एक समय श्रृंखला ("एक्स" डेटा समान रूप से "टी" समय पर नमूना है) जिसमें NaNs के ब्लॉक हैं। उदाहरण के लिए: x = [ 1 2 4 2 3 15

    16गर्मी

    4उत्तर

    में समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए पैकेज मैं अजगर में समय श्रृंखला पर काम कर रहा हूं। पुस्तकालय जो मुझे उपयोगी और आशाजनक पाया गया है पांडा; आंकड़े मॉडल (एआरआईएमए के लिए); पांडा से सरल घातीय चिकनाई प्रदा

    9गर्मी

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    मैं इस दिनांक प्रारूप को कैसे पार्स कर सकता हूं? क्या मुझे इस कोलन को डॉट में बदलना चाहिए या शायद कोई बेहतर समाधान जानता है? > x <- "2012.01.15 09:00:02:002" > strptime(x, "%Y.%m.%d %H:%M:%S:%OS") [

    12गर्मी

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    मैं एक csv जो प्रारूप में दिनांक तार के बारे में 2 लाख पंक्तियों में शामिल है: 2012/11/13 21:10:00 कॉल की सुविधा देता है कि csv$Date.and.Time मैं इन तिथियों (और उनके साथ डेटा) को जितनी जल्दी हो सके

    11गर्मी

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    पर कई बार श्रृंखला मुझे एक सामान्य डेटाफ्रेम पर कई बार श्रृंखला विलय करने में समस्या है। मैं उपयोग कर रहा हूँ उदाहरण कोड: (में यादृच्छिक मूल्यों के साथ Traceback (most recent call last): File "C:

    7गर्मी

    1उत्तर

    मेरे पास शानदार डालने प्रदर्शन के साथ समय-श्रृंखला डेटा की एक अरब से अधिक पंक्तियों की एक तालिका है लेकिन (कभी-कभी) भयानक चयन प्रदर्शन। टेबल tblTrendDetails (पी दिखाया गया है का आदेश दिया है): PK Tren

    11गर्मी

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    मेरे पास समय श्रृंखला समस्या है जो मुझे उम्मीद है कि कोई मदद कर सकता है! समस्या विभिन्न समय टिकटें के साथ डेटा के लगभग दो सेट घूमती है। डेटा के एक सेट में अंशांकन डेटा होता है, दूसरे में नमूना डेटा हो

    12गर्मी

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    केडीबी + में aj फ़ंक्शन है जो आमतौर पर समय कॉलम के साथ तालिकाओं में शामिल होने के लिए उपयोग किया जाता है। यहां एक उदाहरण है जहां मेरे पास व्यापार और बोली तालिका है और मुझे हर व्यापार के लिए प्रचलित उद

    11गर्मी

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    का उपयोग कर आँकड़े मॉडल पूर्वानुमान मैं टाइम्सरी डेटा का पूर्वानुमान देना चाहता हूं। मैंने पिछली पोस्ट में पढ़ा है कि मॉड्यूल आँकड़े मॉडल में पूर्वानुमान के लिए एआरएमए विधि का उपयोग करने के लिए आवश्यक