熊猫重采样-无零填充的和
熊猫重采样是指在数据处理中对数据进行重新采样的过程，无零填充的重采样是其中的一种方法。
重采样是指将原始数据的采样率进行调整，以适应不同的需求或分析方法。在数据处理中，重采样可以用于调整数据的时间分辨率或频率分辨率，以便更好地适应特定的分析需求。
无零填充的重采样是一种常见的重采样方法，它的原理是通过插值的方式填充缺失的数据点，而不使用零值进行填充。这种方法可以更好地保留原始数据的特征，减少因填充零值而引入的误差。
无零填充的重采样在信号处理、音频处理、图像处理等领域都有广泛的应用。例如，在音频处理中，可以使用无零填充的重采样来调整音频的采样率，以适应不同的播放设备或传输需求。
腾讯云提供了一系列与数据处理相关的产品和服务，可以帮助用户进行重采样等数据处理操作。其中，腾讯云音视频处理（MPS）是一项全面的音视频处理解决方案，提供了丰富的音视频处理功能，包括重采样、转码、剪辑、水印等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云音视频处理的信息：
腾讯云音视频处理（MPS）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/mps
总结：熊猫重采样是一种数据处理中的重采样方法，无零填充的重采样是其中的一种常见方法。它可以通过插值的方式填充缺失的数据点，而不使用零值进行填充，以更好地保留原始数据的特征。腾讯云提供了与数据处理相关的产品和服务，如腾讯云音视频处理（MPS），可以帮助用户进行重采样等数据处理操作。
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我想知道weka.filters.supervised.instance.Resample和weka.filters.unsupervised.instance.Resample的区别是什么？在哪种情况下，我们应该使用每一种？
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
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最近，我正在学习mlr3包中的嵌套重采样。根据mlr3的书，嵌套重采样的目标是为学习者获得一个无偏的性能评估。我进行了如下测试：
# loading packages
library(mlr3)
library(paradox)
library(mlr3tuning)
# setting tune_grid
tune_grid <- ParamSet$new(
list(
ParamInt$new("mtry", lower = 1, upper = 15),
ParamInt$new("num.trees", lower = 50, upp
浏览 1提问于2021-02-20得票数 1
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填补熊猫数据中的日期空白
、、、、
我有Pandas DataFrame (从.csv加载)，日期时间作为索引。每天有一个条目的地方。问题是，我有空白，也就是说，在一些日子里，我根本没有数据。在空隙中插入行(天)的最简单方法是什么？还有一种方法可以控制作为数据插入到列中的内容！假设0或复制prev日信息或填充从prev-date到下一日期数据值范围内的滑动增/减值。
谢谢
下面是缺少的示例01-03和01-04：
In [60]: df['2015-01-06':'2015-01-01']
Out[60]:
Rate High (est) Low (est)
Date
浏览 3提问于2015-02-11得票数 10
录音的工作原理是:我可以录制和回放录音。唯一奇怪的是，回调函数有时是用未完全填充的缓冲区调用的。我在我的inNumPackets函数中记录了StreamCallback变量的值，一个序列可能如下所示：
2048,2048,2048,2048,2048,2048,2048,2048,2048,2048，1568，2048,2048,2048,2048,2048,2048,2048,2048,2048，2010，2048,2048,2048，
缓冲区当前的代码处理依赖于一个固定的大小，这意味着每次没有填充缓冲区时我都会得到工件。
我能做点什么来得到充足的缓冲吗？-或者是预期的行为？
我的代码中有几
浏览 0提问于2016-03-23得票数 1
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我有一段时间的观察，分辨率为一分钟，连续几天，但完整的日子。数据被组织成一个支点表，列上有天数，行上有时间。
2006-01-21 2006-01-24 ... 2006-02-08 2006-03-22
00:00:00 5.80 4.14 ... 7.03 4.27
00:01:00 4.71 5.22 ... 7.04 5.66
00:02:00 4.82 5.57 .
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
我正在尝试对我的时间序列进行重采样，以在多次迭代中获得一致的数据帧形状。
有时，当我拉出我的数据时，没有结果，所以我尝试重新采样我的数据帧，以包括每次发生这种情况时的填充，但是我希望强制重新采样运行到某个特定日期。
我目前的工作包括
df.set_index(df.date, inplace = True)
resampled = df.resample('D').sum()
但我不确定如何强制重采样器继续到最新日期
我也尝试过：
df.index = pd.period_range(min(older_df.date), max(older_df.date))
但随后会出现长
浏览 1提问于2020-09-25得票数 2
1回答
对于一些复制和采样权重，我有零值。因此，当我从“survey”包中使用Svycoxph时，我得到了一条错误消息：“package Invalid weights，must be >0”。我认为一种方法可能是排除这些观察结果。我想知道是否有一种方法可以保留Cox比例风险模型的观察结果？
谢谢!朱莉娅
浏览 3提问于2014-12-06得票数 0
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我有以下测试数据框架：
data
date
2021-03-01 3968513.99
2021-03-02 5909640.34
2021-03-03 6452578.11
2021-03-04 7260439.94
2021-03-05 6659379.74
2021-03-08 6693275.88
2021-03-09 6861187.90
2021-03-10 6716384.27
2021-03-11 6772700.54
2021-03-12 6461420.20
2021-03-15 6
浏览 9提问于2022-01-12得票数 0
我目前正在处理一个不平衡的数据集，为了处理不平衡问题，我计划将datatset和ADASYN与RandomUnderSampler结合起来，并且还计划将独立的欠采样、过采样、SMOTE & ADASYN (总共6种采样方式，我将作为GridSearchCV中的paramenter传递)。我为此创建了两条管道。
Smote_Under_pipeline = imb_Pipeline([
('smote', SMOTE(random_state=rnd_state, n_jobs=-1)),
('under', RandomUnderSa
浏览 1提问于2021-01-10得票数 1
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填补时间序列中熊猫数据的空白
、、、、
我有一只在时间序列上有缺口的熊猫数据。
如下所示：
示例输入
--------------------------------------
Timestamp Close
2021-02-07 09:30:00 124.624
2021-02-07 09:31:00 124.617
2021-02-07 10:04:00 123.946
2021-02-07 16:00:00 123.300
2021-02-09 09:04:00 125.746
2021-02-09 09:05:00 125.646
2021-02-09 15:58:00
浏览 3提问于2021-09-16得票数 4
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我发现的关于JPEG标准的所有信息都指定数据单元应该是8x8，所以我想知道，如果给定的图片的尺寸不是8的倍数，该怎么办。
例如，512x512灰度图像:如果我将其裁剪到508x508 (以便从顶部和左侧删除像素)，我将有16个系数不能整齐地容纳到8x8数据单元中。我想我必须引入一些包含原始图像系数的数据单元和一些填充的0，然后信任另一端的解码器依赖更新的头信息，这样就不会显示那些0。我说得对吗?还是我看错了？
那么，如果我想要裁剪一幅使用4:2:0色度次采样的彩色图片，会发生什么？“向上采样”到4:4:4，做裁剪，添加填充0，然后再降到4:2:0，这样做有什么意义吗?基本上允许填充0对图像的右
浏览 2提问于2013-08-25得票数 1
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当要求熊猫使用插值重采样这个数据时，它不能正确地将第一个值向前传播。有人能解释一下这种行为吗？使用最新版本的熊猫和蟒蛇3.8
import pandas as pd
data = {'time': pd.to_timedelta([0., 1.1, 2.2, 3.3, 4.4], unit='s'), 'data':[100, 140, 50, 300, 400]}
df1 = pd.DataFrame(data=data).set_index('time')
df2 = df1.resample('1s').in
浏览 1提问于2022-10-31得票数 0
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我在频域中有这样的数据：
这意味着我有一个向量Y，它包含向量x中频点的振幅。
f = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
Y = [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
执行反傅立叶变换应该得到频率为5 5Hz的正弦波。
MATLAB中的ifft函数可以将Y和f变换到时域。让我们调用时域y和t中的向量。我正在寻找一种方法，如何获得具有指定采样频率和指定信号长度的时域数据。例如，我希望时域数据的信号长度为1秒，采样频率为1000 of。
MATLABs函数的输出总是与输入的长度相同，所以我不确定输入什么才能获得所需的采样频率和信号长度。
总而言之，我正在尝试编写
浏览 1提问于2011-11-23得票数 0
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我正在做脑瘤的分类工作。该数据集由来自不同角度的脑图像组成，带有肿瘤位置的边界和掩膜。我已经裁剪了包含肿瘤的矩形，因为图像的其他部分是无关的，并且由于拍摄图像的不同角度而不同。现在，我得到了一系列肿瘤的图像，每个图像都属于3个可能的肿瘤病例中的1个。但为了训练这些数据进行分类，我需要让2d图像阵列具有均匀的形状。 可能的方法： 1)将每个图像裁剪为固定大小(例如100x100)。但这会导致数据丢失，而且根据肿瘤在图像中的位置，我可能会因为到达图像的边缘而面临不均匀的裁剪。 2)将图像填充到固定形状，大于最大的裁剪图像形状(例如350x350)。但这又会在数据中引入噪声，我不确定如何才能在矩形
浏览 52提问于2019-01-27得票数 1
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每个时间步具有多个值的熊猫滚动
、、、、
我正在尝试使用python进行异常检测，使用8天的滚动窗口来计算两个指标(err_precent和失败率)的四分位数范围。examples provided似乎每个时间戳/索引只有一个值，而在我的例子中，我有很多值。 我的数据如下所示： customerID err_precent fail_precent
end_date
2019-05-02 29616 0.857143 1.000000
2019-05-02 277023 1.000000 1.000000
2019-05-02 150560 1.000000
浏览 27提问于2019-06-14得票数 1
根据的文档，速度应根据输入的长度而变化。
如前所述，重采样使用FFT转换，如果输入样本数量大且是素数，则转换可能非常慢，请参见scipy.fftpack.fft。
但是，我有非常不同的时间(因子x14) ，具有相同的输入，并且只对期望的输出大小有很小的变化：
import numpy as np, time
from scipy.signal import resample
x = np.random.rand(262144, 2)
y = np.random.rand(262144, 2)
t0 = time.time()
resample(x, 233543, axis=0)
浏览 0提问于2018-09-14得票数 3
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在Pandas中，随着时间的推移，我遇到了一些问题，所以我把它带回到一个非常基本的例子，我仍然看到了同样的问题。
C是数据，a是索引(a datetime64数组)，b是数据(浮点数组)。
In [104]: c
Out[104]:
b
a
2009-04-01 386.928680
2009-06-01 386.502686
In [105]: a
Out[105]:
0 2009-04-01
1 2009-06-01
dtype: datetime64[ns]
In [106]: b
Out[1
浏览 6提问于2017-11-02得票数 0
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在iOS和OSX上的Safari 7中，我有一些元素，其中文本水平地溢出。这些元素的文本以异步的角度转换填充。似乎Safari没有意识到更改的元素的内容不是重新呈现的，而是让子元素水平溢出。
浏览 1提问于2014-09-06得票数 5
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我正在OpenGL-ES上做我的第一步。我可以在一个方形多边形上加载两次幂(POT)纹理，我可以在屏幕上旋转和缩放。如果我尝试加载一个非POT png，那么，纹理显示为白色。
我需要做一些技巧来将非POT纹理转换为POT位图来填充我的正方形多边形的纹理。如何将它们转换为POT位图？
这是我必须加载纹理的实际代码：
从ASSETS DIR：
String imagePath = "radiocd5.png";
AssetManager mngr = context.getAssets();
// Create an input stream to read
浏览 3提问于2011-10-07得票数 0
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我想重采样一个数据和ffill值，请参阅下面的代码。但是，最后一个值并不是前向填充。
df=pd.DataFrame(index=pd.date_range(start='1/1/2022',periods=5,freq='h'),data=range(0,5))
print(df.resample('15T').ffill())
在以下方面的成果：
0
2022-01-01 00:00:00 0
2022-01-01 00:15:00 0
2022-01-01 00:30:00 0
202
浏览 6提问于2022-09-15得票数 1
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1回答
熊猫小组重装替代品
、、、、
我经常使用pd.Series.resample()，我想知道是否有一种方法可以重采样/插值每月表格中的网格数据(时间、lat、lon)来表示'MS‘(月开始)。据我所知，这个特性不是直接在Panel中实现的。有解决办法吗？
浏览 6提问于2015-10-14得票数 0
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1回答
这是一个在xarray和pandas中重采样时间序列的MWE。10Min重采样在xarray中需要6.8秒，在pandas中需要0.003秒。有什么方法可以让x数组中的Pandas速度提高吗？熊猫的重采样似乎独立于这个时期，而x阵列则随着时间的推移而变化。
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd
import time
def make_ds(freq):
size = 100000
times = pd.date_range('2000-01-01', periods=size,
浏览 9提问于2020-10-09得票数 0
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我有一个名为aus的数据框架，如下所示：
+--------------+-------------+
| | link clicks |
+--------------+-------------+
| created_time | |
| 2015-07-20 | 8600 |
| 2015-07-21 | 11567 |
| 2015-07-22 | 1809 |
| 2015-07-23 | 7032 |
| 2015-07-26 | 23704 |
浏览 6提问于2015-09-14得票数 4
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我正在尝试从.vtk转换为一系列.png切片(即P图像，每个图像的分辨率为MxN)。我目前正在使用ParaView来尝试完成这一任务。但是，当试图将数据保存为.png时，我会收到以下错误：
vtkkPNGWriter (0x7fa8339b4620) PNGWriter only supports unsigned char and unsigned short inputs
我目前正在尝试的步骤是：
加载数据应用过滤器:从单元格转换到点数据应用过滤器:重采样到图像将数据保存为上面指定的。<code>G 216</code>
无论数据格式(如jpg、png等)，都会出现
浏览 0提问于2021-01-26得票数 0
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1回答
熊猫日期-日频率-周频率
、、、
Q1:我有以下熊猫资料：
有大量的每日频率行(数据列)。我想转换的数据在一个星期的基础上，意味着频率不是日记，但现在是每周。还有这个钱和工人就是“周薪”。
Q2:可以定义一周的开始日期吗？
浏览 1提问于2017-01-12得票数 3
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由于内存的限制，我在处理数据之前对数据进行了分段和重新采样。然而，在重采样过程中，不知何故，样本不对准，即，如果我有一个长度为N的信号A，我将其分成两个较小的段B和C，其中B=A(1:j)和C=A(j+1:N)，j之后的信号部分与原始信号A相比是不对准的。
下面的代码和图片说明了我的问题。我不太相信在片段的边缘得到差异，但是误差的累积对我来说是有问题的。
target_freq = 1000;
sampling_frequency = 32556;
order = 2;
fcutlow_low = 140;
fs = sampling_frequency;
[b_low,a_low] =
浏览 7提问于2017-04-29得票数 1
2回答
我在csv文件中有数据，它显示为：
DateTime Temp
10/1/2016 0:00 20.35491156
10/1/2016 1:00 19.75320845
10/1/2016 4:00 17.62411292
10/1/2016 5:00 18.30190001
10/1/2016 6:00 19.37101638
我从csv文件中读取此文件如下：
import numpy as np
import pandas as pd
d2 = pd.Series.from_csv(r'C:\PowerCurve.csv')
d3 = d2.in
浏览 6提问于2016-10-10得票数 1
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2回答
我有以下数据：
Date Embedded_text Partei sentiment_prediction Sentiment
Date
2021-03-26 2021-03-26 AfD wirkt.\n\nSchluss mit dem #Gendergaga\nMDR... AfD 2 Neutral
2021-03-27 2021-03-27 Im Herbst wird gewählt.\nSchluss
浏览 3提问于2022-02-16得票数 2
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您好，我有一份在实验过程中测量的数据文档。文档的第一列是时间、之后的扭矩和位移读数。我的测量设备本应以200 to的频率采样，但在实验过程中，随着测量数据的增加，计算机速度变慢，导致采样率低于200 to。但是，我要求以精确的采样频率读取数据(0和200 to之间的任何值都可以接受)，如何修改/内插我的数据以使其与所需的频率相关？
浏览 12提问于2013-10-20得票数 0
我需要用PyQtGraph绘制一个大时间序列(百万点)。按实际情况绘制它是不可能的，当打开优化选项(使用setDownsampling进行下采样，使用setClipToView进行裁剪)时，当缩放时(只有当缩放由于裁剪而变得快速时)，它仍然几乎无法使用。
不过我有个主意。因为数据是静态的，所以我可以预降采样。然后，我可以使用放大时缓存的下采样数据和放大时的原始数据。
我怎样才能做到这一点？
浏览 8提问于2015-05-28得票数 4
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我有一只熊猫dataFrame和datetime64[ns]为索引。由于数据具有微秒精度，所以我希望将此日期复制到另一个具有秒级或分钟级精度的dataFrame中，这样我就可以轻松地绘制/可视化它。知道怎么做吗？同样，在不将数据复制到另一个dataFrame的情况下也能做到这一点吗？
Name Fruit
2016-11-03 21:20:15.555222 John Apple
2016-11-03 21:20:15.555266 John Kiwi
2016-11-03 21:20:15.555292 Mary Apple
20
浏览 3提问于2016-12-06得票数 0
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我有一个时间序列数据集，GPS每隔一秒钟就会丢失一次。
我希望使用Pandas来填补这些缺失的值，使用GPS的平均值，直接在数据间隔之前和之后。
在下面的示例中，它将导致在“时间戳”'06:41:59‘处填充列“AV_latitude”和“AV_longitude”，并直接填充前后位置的平均值。
如果'AV‘列中的所有单元格都使用相同的方法填充，就不会有问题，因为我将使用’AV‘来合并丢失的数据值。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 1提问于2020-08-06得票数 0
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当你想在python中根据时间戳对数据进行重采样时，pandas的重采样函数很容易使用。例如，从一个以秒为单位的时间戳的dataframe1到另一个重采样到10分钟的平均值。
df1_10m=df1.resample('10T', how='mean')
现在我需要在matlab中做同样的事情，但我没有找到一种明确的方法。
函数重采样似乎是另一回事。
我尝试了重塑，但我得到了错误。
function[Data_10mean]=resamp(table)
table.ts=datestr(table.ts); % format the time stamp
Tab
浏览 3提问于2016-07-02得票数 1
1回答
这是在iPhone 6s和6s+推出后我的应用程序中出现的一个问题，我几乎肯定是因为新型号的内置麦克风被卡在48 the的录音中(您可以阅读更多关于这个的信息)。为了澄清，这从来不是一个问题，以前的手机型号，我已经测试过。我将介绍我的音频引擎的实现和不同点的不同结果，具体取决于下面的手机模型。
下面是所发生的事情--当我的代码运行在以前的设备上时，我在每个CMSampleBuffer中得到一致数量的音频样本，通常是1024个样本。我的音频单元图的呈现回调为1024帧提供了适当的缓冲区。一切都很好听起来也很棒。
然后苹果不得不制造这个该死的iPhone 6s (开玩笑的，这太棒了，这个bug正在
浏览 1提问于2015-12-01得票数 4
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我有这样的数据
DATE COUNT
2018-01-01 1
2018-01-02 1
2018-01-06 1
2018-01-07 1
我使用df=df.asfreq('D', fill_value=0)来填写缺少的日期：
DATE COUNT
DATE
2018-01-01 2018-01-01 1
2018-01-02 2018-01-02 1
2018-01-03 0
2018-01-04 0
2018-
浏览 1提问于2018-11-26得票数 0
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1回答
我有timeseries数据，我希望识别每个周期的周期和持续时间。
日期时间索引没有频率(数据点之间没有固定的时间步长)
我尝试使用从statsmodels.tsa.seasonal中使用seasonal_decompose对进行分解，但是得到了下面的错误ValueError: You must specify a period or x must be a pandas object with a DatetimeIndex with a freq not set to None
浏览 1提问于2022-02-03得票数 2
2回答
我正在尝试在pandas df中对值进行分组。具体来说，我每15分钟返回一次值。我可以使用以下方法来完成这个任务。但是我希望每15分钟返回一段值，即使值没有出现在df中。对于这些段，我将生成一个ffill()，其中以前的值将分配给该段。
import pandas as pd
d = ({
'Time' : ['0/1/1900 8:00:00','0/1/1900 9:59:00','0/1/1900 10:00:00','0/1/1900 12:29:00','0/1/1900 12:30:0
浏览 1提问于2019-03-29得票数 3
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2回答
我查找了的文档。虽然它确实描述了函数中可用的参数，但它没有告诉我这些参数的可能选项。为了前夫。how参数的值为'sum' (如示例所示)，但是还有哪些值是可能的，这些值是做什么的？对于fill参数也是类似的。有人能告诉我/提供一个链接到这些参数的可用值吗？
浏览 0提问于2016-04-07得票数 3
1回答
我有一个包含时间序列数据的熊猫数据，所以数据数据的索引是每周一次的datetime64类型，每个日期都发生在每个日历周的星期一。
当订单被记录时，只有在dataframe中有条目，所以如果没有下订单，则在dataframe中没有相应的记录。我想“垫”此数据，以便在给定日期范围内的任何周都包括在数据范围内，并输入相应的零数量。
我成功地创建了一个虚拟的dataframe，它包含了我想要的每周的一个条目，它的数量为零，然后合并这两个数据文件并删除虚拟的dataframe列。这将产生第三个填充数据。
我不认为这是一个很好的解决问题的方法，对于熊猫来说，我想知道是否有更具体或更仿生的方法来达到这个目的
浏览 0提问于2018-10-10得票数 1
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我给出了一个样本数据集，并希望从原始样本数据集中选择多个样本，例如1000个样本块，每个样本块由原始样本数据中的500个数据点组成。我用python编写了这个小函数：
import timeit
import pandas as pd
import numpy as np
sample_data = np.random.randn(10000, 15)
index = pd.date_range("20000101", periods=10000, freq='B')
sample_data_df = pd.DataFrame(sample_data, inde
浏览 1提问于2017-10-13得票数 4
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我是ffmpeg的新手，我发现许多解决方案都是通过命令行给出的，而不是代码或函数，所以我的问题是：
为什么人们更喜欢在ffmpeg中使用命令行，以及如何将命令行转换为代码？
例如，文档建议将视频的大小调整为指定的大小：
ffmpeg -i input.avi -vf scale=320:240 output.avi
但是，如何在我的应用程序中以编程方式实现它呢？
顺便说一句，在ffmpeg中有两个名为libswresample和libswscale的库，"sw“代表什么？
浏览 3提问于2015-11-24得票数 4
1回答
我正在寻求什么是“傅立叶方法”的解释，这是在resample()方法的文档中描述的重采样。我想对一个数组进行下采样。我知道什么是抽取和它是如何工作的，我也知道傅里叶变换是什么。然而，我找不到“科学的支持”，所以在scipy中的重采样方法。我看到了这个主题：
我还搜索了一些关于数字信号处理的书籍。我是不是漏掉了什么明显的东西？我看了重采样的实现，我知道它对信号执行傅里叶变换，然后从变换数组的开始和结束取所需样本的一半。然后对返回到时域的傅立叶变换进行逆变换。我找不到对这种方法的科学描述。在上面的链接中，提到了以下内容：
我不明白插值和下采样有什么关系。有人能解释和/或链接一些资源吗？提前感谢
浏览 1提问于2018-10-29得票数 2
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我正在处理一个聊天日志，我的数据由时间戳、用户名和消息组成。我的目标是为几个用户绘制每月的消息数量，这样我就可以在用户处于活动状态时进行比较。
问题是x轴.在那里，我想要日期取决于频率(在这种情况下，月份)。相反，分组数据的Multindex似乎是在那里输出的。此外，数据似乎是正确分组的，但每个月都有三个数据点。
我包括了一些代码来生成随机数据。(我正在使用Python3.2)
以下是当前的输出：
import numpy as np
import time
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as p
浏览 6提问于2013-05-23得票数 3
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我在绘制有PeriodIndex的PeriodIndex数据文件时遇到了问题。
我的数据存在差距，我希望实现以下目标：
差距应保持空白，不作插值；
由于每个值在整个期间都是有效的，因此该值应显示为整个期间的一条水平线。
很好的-拥有:在周期边界没有垂直线。
示例
yearly = pd.DataFrame({'avSpeed': [50, 40, 20, 16]}, index=pd.PeriodIndex(['2014', '2015', '2018', '2019'], freq='
浏览 0提问于2019-04-29得票数 1
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我刚刚开始使用Pandas，并且正在尝试合并:按日期分组数据，并计算每个组中的唯一值。
以下是我的数据：
User, Type
Datetime
2014-04-15 11:00:00, A, New
2014-04-15 12:00:00, B, Returning
2014-04-15 13:00:00, C, New
2014-04-20 14:00:00, D, New
2014-04-20 15:00:00, B, Returning
2014-04-20 16:00:00, B, Returning
2014-04-20 17:00:00, D,
浏览 0提问于2014-04-22得票数 7
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我有一个数据格式，列的日期为每30分钟一次或每10分钟一次。几天来缺少的数据和日期。我想用零填充丢失的数据，或者用相同的时间频率填充NaN。该怎么做呢？
下面我发现了类似的问题。但我问题的不同之处在于时间频率。我希望继续使用相同的30分钟，而不是使用period_range进行日常数据填充。
有时，我的数据有10分钟的时间频率。基本上，我想用相同的时间频率填充丢失的日期。
我在这里贴了一些资料，供你参考。
Depth 5/19/2022 18:51 5/19/2022 19:21 5/19/2022 19:51 5/19/2022 20:21 5/19/2022 20:51 5/19/2
浏览 14提问于2022-05-30得票数 0
我已经构建了一个带有AUMixer的AUGraph，当通过iPhone7plus上的回调播放流时，音频播放听起来很糟糕。你可以听到音频和正在说什么，但它是非常刺耳的。如果我在我的iPhone6上构建和运行，它听起来很好。
我还使用不带混音器的单一AudioUnit实现了设置，这在iPhone7和iPhone6上听起来都很好，但我当然失去了混音器所需的功能。我对两个设置都使用了相同的AudioStreamBasicDescription (带有混音器的图形和singular )
关于为什么它听起来这么糟糕，特别是我的iPhone7 plus上的图表？
My current ASBD:
_pcmA
浏览 3提问于2017-09-22得票数 0
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在不规则的数据上使用resample是可能的吗？(我知道文档上说它是为了“常规时间序列数据的重采样”，但我也想尝试一下，如果它也适用于不规则数据。也许没有，也可能我做错了什么。)
在我的实际数据中，我通常每小时有2个样本，它们之间的时间差通常在20到40分钟之间。所以我希望把它们重装成一个固定的小时系列。
为了测试我是否正确地使用了它，我使用了一些随机的日期列表，所以它可能不是最好的例子，但至少一个解决方案将是非常健壮的。下面是：
fraction number time
0 0.729797 0 2014-10-23 15:44:00
浏览 0提问于2016-12-13得票数 6
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带近邻插值的熊猫返回新值
、、、
我想用最近的邻居插值来补充这些数据。
file.csv
ProcessStepId,_time
0,2019-03-14 01:35:59.769
0,2019-03-14 01:37:59.076
0,2019-03-14 01:39:59.723
0,2019-03-14 01:42:00.145
1,2019-03-14 01:42:04.478
1,2019-03-14 01:43:59.818
1,2019-03-14 01:45:59.776
1,2019-03-14 01:47:59.802
到目前为止，我的方法是:将csv文件读入dataframe，并将其转换为DateTime
浏览 1提问于2019-04-15得票数 0
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我想使用每月数据的df。重要:这些数据会在几个月内进行汇总。看起来是这样的：
Month | Sum
01-2021 1
02-2021 4
03-2021 9
04-2021 11
05-2021 15
06-2021 16
08-2021 21
09-2021 25
现在我有两项任务：
如果缺少一个月，则Detect，并插入该月份。在本例中，缺少 (07-2021)。在这种情况下，我想要创建一个带有月份的新行，并使用前面的和(因为这个月没有贡献任何东西)。但是df必须是完整的，而不是缺少几个月。
Quickly在月显示和季度显示之间的变化
浏览 2提问于2021-09-29得票数 0
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