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  • 一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。时间序列数据的来源是周期性的测量或观测。许多行业都存在时间序列数据。举几个例子:一段时间内的股票价格每天,每周,每月的销售额流程中的周期性度量...

    时间序列数据有许多定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。

    时间序列数据的来源是周期性的测量或观测。许多行业都存在时间序列数据。举几个例子:

    一段时间内的股票价格每天,每周,每月的销售额流程中的周期性度量一段时间内的电力或天然气消耗率在这篇文章中,我将列出20个要点,帮助你全面理解如何用Pandas处理时间序列数据。

    1.不同形式的时间序列数据

    时间序列数据可以是特定日期、持续时间或固定的自定义间隔的形式。

    时间戳可以是给定日期的一天或一秒,具体取决于精度。例如,' 2020-01-01 14:59:30 '是基于秒的时间戳。

    2.时间序列数据结构

    Pandas提供灵活和高效的数据结构来处理各种时间序列数据。

    除了这3个结构之外,Pandas还支持日期偏移概念,这是一个与日历算法相关的相对时间持续时间。

    3.创建一个时间戳

    最基本的时间序列数据结构是时间戳,可以使用to_datetime或Timestamp函数创建

    import pandas as pdpd.to_datetime('2020-9-13')Timestamp('2020-09-13 00:00:00')pd.Timestamp('2020-9-13')Timestamp('2020-09-13 00:00:00')

    4.访问按时间戳保存的信息

    我们可以获得存储在时间戳中的关于日、月和年的信息。

    a = pd.Timestamp('2020-9-13')a.day_name()'Sunday'a.month_name()'September'a.day13a.month9a.year2020

    5. 隐藏信息访问

    时间戳对象还保存有关日期算法的信息。例如,我们可以问这一年是不是闰年。以下是我们可以获得的一些更具体的信息:

    b = pd.Timestamp('2020-9-30')b.is_month_endTrueb.is_leap_yearTrueb.is_quarter_startFalseb.weekofyear40

    6. 欧洲风格的日期

    我们可以使用to_datetime函数处理欧洲风格的日期(即日期在先)。dayfirst参数被设置为True。

    pd.to_datetime('10-9-2020', dayfirst=True)Timestamp('2020-09-10 00:00:00')pd.to_datetime('10-9-2020')Timestamp('2020-10-09 00:00:00')

    注意:如果第一项大于12,Pandas会知道它不能是月。

    pd.to_datetime('13-9-2020')Timestamp('2020-09-13 00:00:00')

    7. 将数据格式转换为时间序列数据

    to_datetime函数可以将具有适当列的数据名称转换为时间序列。考虑以下数据格式:

    pd.to_datetime(df)0 2020-04-13 1 2020-05-16 2 2019-04-11 dtype: datetime64[ns]

    7.时间戳之外的时间表示

    在现实生活中,我们几乎总是使用连续的时间序列数据,而不是单独的日期。而且,Pandas处理顺序时间序列数据非常简单。

    我们可以将日期列表传递给to_datetime函数。

    pd.to_datetime(['2020-09-13', '2020-08-12', '2020-08-04', '2020-09-05'])DatetimeIndex(['2020-09-13', '2020-08-12', '2020-08-04', '2020-09-05'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

    返回的对象是一个DatetimeIndex。

    还有一些更实用的方法来创造一系列的时间数据。

    9. 用todatetime和totimedelta创建时间序列

    可以通过将TimedeltaIndex添加到时间戳中来创建DatetimeIndex。

    pd.to_datetime('10-9-2020') + pd.to_timedelta(np.arange(5), 'D')

    “D”用来表示“day”,但是也有很多其他的选择。你可以在这里查看整个列表。

    10. date_range函数

    它提供了一种更灵活的创建DatetimeIndex的方法。

    pd.date_range(start='2020-01-10', periods=10, freq='M')

    参数的作用是:指定索引中的项数。freq 是频率,“M”表示一个月的最后一天。

    就freq参数而言,date_range非常灵活。

    pd.date_range(start='2020-01-10', periods=10, freq='6D')

    我们创建了一个频率为6天的数据。

    11. period_range函数

    它返回一个PeriodIndex。语法类似于date_range函数。

    pd.period_range('2018', periods=10, freq='M')

    12. timedelta_range函数

    它返回一个TimedeltaIndex。

    pd.timedelta_range(start='0', periods=24, freq='H')

    13.时区

    默认情况下,Panda的时间序列对象没有指定的时区。

    dates = pd.date_range('2019-01-01','2019-01-10')dates.tz is NoneTrue

    我们可以使用tz_localize方法为这些对象分配时区。

    dates_lcz = dates.tz_localize('Europe/Berlin')dates_lcz.tz

    14. 创建一个具有指定时区的时间序列

    我们还可以使用tz关键字参数创建带有时区的时间序列对象。

    pd.date_range('2020-01-01', periods = 5, freq = 'D', tz='US/Eastern')

    15. 偏移量

    假设我们有一个时间序列索引,并且想为所有的日期偏移一个特定的时间。

    A = pd.date_range('2020-01-01', periods=10, freq='D')A

    让我们给这个数据加上一周的偏移。

    A + pd.offsets.Week()

    16. 移动时间序列数据

    时间序列数据分析可能需要移数据点进行比较。移位函数可以移位数据。

    A.shift(10, freq='M')

    17. Shift vs tshift

    移动:移动数据tshift:移动时间索引让我们创建一个带有时间序列索引的dataframe,并绘制它以查看shift和tshift之间的区别。

    dates = pd.date_range('2020-03-01', periods=30, freq='D')values = np.random.randint(10, size=30)df = pd.DataFrame({'values':values}, index=dates)df.head()

    让我们把原始的时间序列和移位的时间序列一起画出来。

    import matplotlib.pyplot as pltfig, axs = plt.subplots(nrows=3, figsize=(10,6), sharey=True)plt.tight_layout(pad=4)df.plot(ax=axs[0], legend=None)df.shift(10).plot(ax=axs[1], legend=None)df.tshift(10).plot(ax=axs[2], legend=None)

    18. 用取样函数重新采样

    时间序列数据的另一个常见操作是重采样。根据任务的不同,我们可能需要以更高或更低的频率重新采样数据。

    Resample创建指定内部的组(或容器),并允许您对组进行合并。

    让我们创建一个包含30个值和一个时间序列索引的Panda系列。

    A = pd.date_range('2020-01-01', periods=30, freq='D')values = np.random.randint(10, size=30)S = pd.Series(values, index=A)

    以下将返回3天时间内的平均值。

    S.resample('3D').mean()

    在某些情况下,我们可能对特定频率的值感兴趣。函数返回指定间隔结束时的值。例如,在上一步创建的系列中,我们可能只需要每3天(而不是平均3天)一次的值。

    S.asfreq('3D')

    20.滚动

    滚动对于时间序列数据是一种非常有用的操作。滚动意味着创建一个具有指定大小的滚动窗口,并对该窗口中的数据执行计算,当然,该窗口将滚动数据。下图解释了滚动的概念。

    值得注意的是,计算开始时整个窗口都在数据中。换句话说,如果窗口的大小为3,那么第一次合并将在第三行进行。

    让我们为我们的数据应用一个3天的滚动窗口。

    S.rolling(3).mean()[:10]

    结论

    我们已经全面介绍了用Pandas进行时间序列分析。值得注意的是,Pandas提供了更多的时间序列分析。

    感谢您的阅读。如果你有任何反馈,请告诉我。

    作者:Soner Yldrm

    deephub翻译组:孟翔杰

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  • 由于我们用串口比特率偏高,导致接收一个byte超时时间应该是比较。下面假设串口传输没有使用奇偶校检位,发送一个byte相当于10个bit(1位起始位+8个数据位+1位结束位)情况。| Baudrate | ...

    5f28596fd86e209a0de1f6680ea6c25c.png

    最近在做一个agv的控制板开发时发现,中断优先级的不同设置方式会对接收的数据产生影响。思考了一阵后发现会不会是接收数据超时导致接收到的数据出现错误,所以就有了以下思考。

    由于我们用的串口比特率偏高,导致接收一个byte的超时时间应该是比较短的。

    下面假设串口传输没有使用奇偶校检位,发送一个byte相当于10个bit(1位起始位+8个数据位+1位结束位)的情况。

    | Baudrate | result |

    |-------------|---------------------------------|

    | 115200bps | 1/11520 = 0.000086805556 |

    | 19200bps | 1/1920 = 0.000520833333 |

    | 9600bps | 1/960 = 0.001041666667 |

    当波特率为115200时1个byte的超时时间为 0.000086805556s, 即 0.086805556ms, 一秒最多传输11 519个byte.

    当波特率为 19200时1个byte的超时时间为 0.000520833333s,即 0.520833333ms, 一秒最多传输1919个byte.

    当波特率为 9600时1个byte的超时时间为 0.001041666667s,即 1.041666667ms, 一秒最多传输959个byte.

    如果其他中断优先级比串口高,并且留给串口中断触发的时间不足时,接收到的数据就很容易出现错误。

    以下是建议:

    1. 使用能达到数据传输速率的较低波特率能有效避免错误的发生。

    2. 在中断执行函数中尽可能不执行太多的操作,只执行必要操作。

    3. 还有要考虑的是降低串口的时钟频率是否能减轻系统的负载。

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  • 分组交换 与 报文交换 1. 这两种数据交换方式的异同是什么? 相同:均采用了存储——转发(store and forward)的交换方式。... 在不考虑分组交换中数据的拆装时间、增加头部的时间、排队时间...

    分组交换报文交换

    1.  这两种数据交换方式的异同点是什么?

    相同点:均采用了存储——转发(store and forward)的交换方式。

    不同点:分组交换以较小的 数据分组(数据包)的形式存储——转发(相当于并行交换数据);报文交换以 完整的报文 进行存储——转发

    2.  这两种数据交换方式中哪一种传输速率更快呢?

      在不考虑分组交换中数据的拆装时间、增加头部的时间、排队时间的前提下,比较两种交换方式的传输延迟问题

      报文:M bit

      链路带宽(数据的传输速率):R bps

      分组长度(分组大小):L bit

      跳步数:h

      路由器数:n  

      报文交换所需的时间—— T = (M/R)*h

      分组交换所需的时间—— T = M/R + (h - 1)*L/R = M/R + n*L/R(换一种理解方式:当第一个分组到达 距离目的端系统最近的路由器时,然后进行的相当于端对端的直接传输。)

      由于n*L/R的时间非常小,所以在实际的传输过程中,分组交换所需时间 远小于 报文交换所需时间

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/david-lcw/p/10123114.html

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  • 前言在Excel中除了经常用到数字作为统计,更常见就是时间与日期为基准,统计各时期相关数据,但日期与时间由于存在各种格式,所以导致很难得到想要结果,在Excel中是可以通过设置单元格格式来进行格式上统一...

    不点蓝字,我们哪来故事?

    前言

            在Excel中除了经常用到数字作为统计,更常见的就是时间与日期为基准,统计各时期的相关数据,但日期与时间由于存在各种格式,所以导致很难得到想要的结果,在Excel中是可以通过设置单元格格式来进行格式上的统一。

            但在Python中提供了用于对日期和时间进行操作的内置模块:time模块、datetime模块和calendar模块。其中time模块是通过调用C库实现的,所以有些方法在某些平台上可能无法调用,与time模块相比,datetime模块提供的接口更直观、易用,功能也更加强大。

    c95cac512945e648284db595b91e23f7.png datetime模块

    应用实例

            datetime模块有很多,可以尽情尝试,以下是常用的几个表达方式,这个网址写的比较全面,大家可以自行搜索查看https://blog.csdn.net/p9bl5bxp/article/details/54945920

    from datetime import datetimeprint(datetime.now())print(datetime.today())print(datetime.now().time())

    输出结果

    db248e40e66017a8954451b25500bab5.png 自定义格式

    应用实例

            在Excel日期与时间的表示格式有很多,如果没有我们需要的格式还可以进行自定义,在Python中如何自定义的呢?需要用到strftime()方法,该方法可以输出一个指定格式的时间字符串。要注意字母的大小写,否则会报错。

    2b11dc12d0f01c8d3da558b366725c15.png

    输出结果

    from datetime import datetimedatetime.today().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    00317424c401f664e2af2440a61b43c8.png

    筛选时间

    应用实例

            下面这张表格我们要筛选出2月8日的数据,日期筛选和平常对于列的筛选略有不同,但形式相同。

    92a698fc2bf5953d7fee7fb64d61a27f.png

    import pandas as pdfrom datetime import datetimedf = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\火影忍者\pandas库\火影忍者.xlsx",sheet_name = 1)df2 = df[df["编号"] == datetime(2020,2,28)]# 有点类似布尔索引,类似筛选数值一样print(df2)

    结果呈现

    8492543a0c59bf0526d8ebb573a7e262.png 

    end

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空空如也

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不同时间点数据的比较