pandas笔记之——时序数据

最新推荐文章于 2024-12-12 23:08:14 发布
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#数据挖掘 #机器学习

博客围绕数据挖掘和机器学习展开，虽未给出具体内容，但这两个领域在信息技术中至关重要。数据挖掘可从大量数据中发现有价值信息，机器学习则让计算机通过数据学习模式和规律，二者结合能助力解决诸多复杂问题。

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时序数据异常检测：5种大数据场景下的算法实现
小白菜的博客
10-20 859
你是否遇到过这样的问题？这些问题的核心，都是。时序数据（Time Series Data）是按时间顺序排列的序列数据，广泛存在于电商、工业、金融、物联网等领域。据Gartner预测，2025年全球时序数据量将达到175ZB，占所有数据的30%以上。而异常检测作为时序数据挖掘的关键任务，直接关系到业务的稳定性和安全性。本文将针对，介绍5种实用的时序异常检测算法，涵盖统计学习、深度学习、流式处理、图神经网络等方向，并结合和，帮你解决“算法选不对”“大数据处理慢”“实时性不够”的痛点。
pandas的排序和排名
热门推荐
修炼之路
01-07 5万+
有的时候我们可以要根据索引的大小或者值的大小对Series和DataFrame进行排名和排序。 一、排序 pandas提供了sort_index方法可以根据行或列的索引按照字典的顺序进行排序 a、Series排序 1、按索引进行排序 #定义一个Series s = Series([1,2,3],index=["a","c","b"]) #对Series的索引进行排
Pandas处理时序数据
我的AI笔记
06-29 390
一、时序的创建 1. 四类时间变量 2. 时间点的创建 3. DateOffset对象 二、时序的索引及属性 1. 索引切片 2. 子集索引 3. 时间点的属性 三、重采样 1. resample对象的基本操作 2. 采样聚合 3. 采样组的迭代 四、窗口函数 1. Rolling 2. Expanding ...
Pandas基础: 时序数据
qq_45019698的博客
06-29 1058
文章目录Task04： 时序数据二、理解点三、 问题与作业最近考试周有点没处理好时间，考完试填补叭.1. 问题【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度？【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？【问题三】 对于超出处理时间的时间点，是否真的完全没有处理方法？【问题四】 给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？【练习一】 现有一份关于某超市牛奶销售额的时间序列数据，请完成下列问题：（a）销售额出现最大值的是
python对时间序列的DataFrame数据按时间段进行切分求和
weixin_43336305的博客
12-25 1万+
import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('C:\\Users\\1701\Desktop\\data.csv',index_col = False) data['RecTm'] = pd.to_datetime(data['time'])#time表示代表时间的那一列列名 data.set_index('RecTm',i...
pandas时间序列常用方法简介
数据森麟
08-10 8197
作者：lluanhz来源：小数志导读pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创...
pandas数据处理实践四（时间序列date_range、数据分箱cut、分组技术GroupBy）
进击的菜鸟
10-05 8138
时间序列： 关键函数 pandas.date_range（start = None，end = None，periods = None，freq = None，tz = None，normalize = False，name = None，closed = None，** kwargs ） 参数： start：str或datetime-like，可选 生成日期的...
joyful-pandas（下）学习笔记——第9章 时序数据
liuyi6111的博客
06-29 387
joyful-pandas（下）学习笔记——第9章 时序数据 【练习一】 现有一份关于某超市牛奶销售额的时间序列数据，请完成下列问题： （a）销售额出现最大值的是星期几？（提示：利用dayofweek函数） df['日期'].dt.dayofweek[df['销售额'].idxmax()] （b）计算除去春节、国庆、五一节假日的月度销售总额 holiday = pd.date_range(start='20170501', end='20170503').append( pd.date
【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用
最新发布
稻草人
12-12 3413
近年来，深度学习和强化学习方法的应用，为时序数据分析带来了新的机遇，尤其是在金融市场预测、气象数据分析以及设备故障检测等领域，机器学习技术得到了广泛的应用。传统的时序分析方法，如ARIMA，通常假设数据是线性的且平稳的，而深度学习模型，如LSTM和GRU（门控递归单元），能够捕捉更加复杂的模式。本文将深入探讨时序数据分析的基本方法，并重点介绍深度学习和强化学习在实际应用中的进展，尤其是在股票市场预测和设备故障检测方面的应用，结合Python代码展示如何实现这些分析任务。例如，股票价格、气象数据、销售量等。
【数据挖掘】心跳信号分类预测 之 特征工程 —— 学习笔记（三）
闻韶
03-22 3248
三、特征工程 3.1 看书 常言道，“巧妇难为无米之炊”。在 ML 中，数据和特征将作“米”，模型和算法则为“妇”。若无数量充足的数据、良好表示的特征，再强大的模型也难以得到满意的结果 (garbage in，garbage out)。对于 ML 问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近该上限。 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。在本质上，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际中，特征工程旨在去除...
python输出字体的大小_Python之美——一只数据狗的笔记[长期更新]
weixin_39846612的博客
10-21 1066
两年前咬咬牙跳了Matlab的坑，入手了Python，从此一发不可收的成了PY的重度依赖者。本人研究工作皆涉及大量的数据处理工作，PY和R作为数据分析的两驾马车，得其一者得天下。另外，我接触的许多软件皆比较小众，每次在涉及二次开发时，很多都是Matlab之流不支持的，而PY又往往是官方指定接口。因此，PY作为程序界的黏合剂，实在是方便至极。如今机器学习和深度学习之热，再次炒热了PY。当然，涉及到统...
pandas时间序列
mike_jun的博客
07-25 1万+
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，。在多个时间点观察或测量到的任何时间都可以形成一段时间序列。很多时间， 时间序列是固定频率的， 也就是说， 数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒。。。。）。时间序列也可以是不定期的。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景。主要由以下几种： 1.时间戳；（timestamp）特定的时刻 2.固定时间：（perio...
pandas 之时间排序
weixin_38477351的博客
03-15 1万+
时间排序 在pandas中，有一个非常常用的函数 date_range，尤其是在处理时间序列数据时，这个函数的作用就是产生一个 DatetimeIndex，就是时间序列数据的索引。 pandas.date_range(start=None,end...
Pandas数据特征分析
知行流浪
07-17 6972
Pandas数据特征分析   数据的排序 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序。默认0轴升序：.sort_index(axis=0, ascending=True)。 .sort_values()方法在指定轴上根据数值进行排序，默认升序。 Series.sort_values(axis=0, ascending=True) DataFram
模型调参的三种常用方法
zhangxiaolinxin的博客
04-01 1万+
模型调参的三种常用方法： 1.贪心算法 （1）概念： 所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性（即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前...
概率统计之——常见分布与假设检验
zhangxiaolinxin的博客
06-26 2815
一、 一般随机变量 1.1 随机变量的两种类型 根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续型（取值无限）两类。 1.2 离散型随机变量 对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probability mass function），简称PMF，来描述其分布律。 假定离散型随机变量X，共有n个取值，X1X_1X1​, X2X_2X2​, …, XnX_nXn​, 那么 P(X=Xn)≥0 P(X=X_n)\geq 0 P(X=Xn​)≥0 Σ1nP(X=Xn)=1 \Sigma_{1}^{n} P(X
机器视觉基础之——LBP特征描述算子
zhangxiaolinxin的博客
06-28 2374
一、LBP特征描述算子 LBP特征描述算子是指局部二值模型（Location Binary Pattern，LBP）是一种图像纹理的描述算子。改进后的LBP具有灰度不变性和旋转不变性等优点，常应用于人脸识别和目标检测。 1.图像纹理特征简介 ...
NLP基础之——Subword Model
zhangxiaolinxin的博客
06-30 2352
一、word-level Model（基于词级模型） 使用基于单词的模型时需要处理规模庞大的词汇表，例如Word2Vec和 glove，是利用word embedding的方法来得到每一个word的vec，这种方法需要去处理规模庞大的词汇表。 这种方式虽然效果不错，但是对于单词而言，只要稍微做些改变就是另一个单词了。 存在的一些问题： 1.容易出现单词不存在于词汇库中的情况，也就是 OOV(out-of-vocabulary) 2.非正式拼写 3.拼写错误 4.对名字和地名的音译 二、Character-L
数据分析EDA及代码实现
zhangxiaolinxin的博客
03-24 1728
EDA目标 （1）EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 （2）当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 （3）引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。 （4）完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或...
AICrowd竞赛代码与笔记本分享
“编程”方面，资源包必然大量使用Python生态工具链，包括NumPy、Pandas进行数据操作，Matplotlib、Seaborn进行可视化，Scikit-learn实现传统机器学习算法，TensorFlow或PyTorch搭建深度学习模型。同时，为了提高...
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