[toc] 所谓的时刻数据代表时间点,是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最基本类型的时间序列数据。 1.Timestamp 是将数据类型转化为pandas的Timestamp类型 2.to_datetime 也是将数据类转化为pandas的Timestamp类型，但是如果是多个时间，则 ...
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编程语言 时间：
2020-02-08 15:39:29
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介绍 为训练营课程 《Python 数据分析入门与进阶》的第八节，在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析。 知识点 数据处理 数据可视化 中文分词 文本聚类 数据概览 本次课程的数据来源于运行过程中产生的真实数据，我们对部分数据进行了脱敏处理。 首先，我们需要下载课 ...
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编程语言 时间：
2020-02-07 15:14:00
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时间序列（time series）数据是一种重要得结构化数据形式，在多个时间点观察或测量到得任何事物都可以形成一段时间序列，很多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15s、5min、1mont）。时间序列也可以是不定期的。时间序列的意义取决于具体的应用场景，主要有以下 ...
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2020-02-06 14:52:29
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pandas中的时间序列一般被认为是不规则的，也就是说，没有固定的频率。但pandas有一整套标准时间序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。例如将一个时间序列转换为固定频率的时间序列，只需要调用resample即可。 频率的转换（或重采样）是一个大的主题，这里先介绍如何使用基 ...
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2020-02-06 14:33:05
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pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（通常以python字符串或datetime对象表示）为索引的Series。 1 >>> from datetime import datetime 2 >>> dates = [datetime(2020, 1, 23), datetime(2020, ...
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2020-02-06 14:30:59
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数据准备 数据集（JetRail高铁的乘客数量）下载. 假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。 import pandas as pd import numpy as np import matplot ...
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编程语言 时间：
2020-01-30 18:57:29
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1. 泛读和精度的区别和迭代： 泛读： 1个月之内，读50篇论文，进行粗读，了解多维时间序列信号，有哪些research problem, challenges, research groups, research people. 之后进行精度： 了解方法细节，如何建立的模型，模型和reality之 ...
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2020-01-28 23:25:54
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介绍 Pandas 是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。同样，Pandas 已经被证明为是非常强大的用于处理时间序列数据的工具。本节将介绍所有 Pandas 在时间序列数据上的处理方法。 知识点 创建时间对象 时间索引对象 时间算术方法 ...
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编程语言 时间：
2020-01-28 15:37:04
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[toc] 一、时间序列是什么 时间序列在多个时间点观察或测量到的任何事物，很多都是固定频率出现 的，比如每15秒、每5分钟、每月。 padnas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法，基本的时间序列类型是以时间戳为索引的Series。 当创建一个带有DatetimeIndex的Series时， ...
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2020-01-28 00:06:27
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在上一篇中，我们回顾了先知的方法，但是在这个案例中表现也不是特别突出，今天介绍的是著名的l s t m算法，在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗？ 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Re ...
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2020-01-24 22:31:49
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287
