Perguntas com a marcação «time-series»

Uma pergunta muito recente, mas digamos que eu tenha dados como este: test_data <- data.frame( var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))), var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10))), date = seq(as.Date("2002-01-01"), by="1 month", length.out=100) ) Como plotar ambas as séries temporais var0e var1no mesmo gráfico, com dateo …

305 r  ggplot2  graph  time-series  r-faq 

Atualização: O algoritmo com melhor desempenho até agora é este . Esta pergunta explora algoritmos robustos para detectar picos repentinos em dados de séries temporais em tempo real. Considere o seguinte conjunto de dados: p = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1 1.1 1 1 …

242 algorithm  language-agnostic  time-series  signal-processing  data-analysis 

Estou criando um sistema que pesquisa dispositivos em busca de dados sobre diferentes métricas, como utilização da CPU, utilização do disco, temperatura etc. em (provavelmente) intervalos de 5 minutos usando SNMP. O objetivo final é fornecer visualizações para um usuário do sistema na forma de gráficos de séries temporais. Eu …

185 database  nosql  relational-database  time-series  non-relational-database 

Mesmo tendo encontrado a postagem de Hadley no grupo do google em POSIXcte geom_vline, não consegui terminar. Tenho uma série temporal e gostaria de traçar uma linha vertical para os anos de 1998, 2005 e 2010, por exemplo. Eu tentei com ggplote qplotsintaxe, mas ainda não vejo nenhuma linha vertical …

109 r  date  ggplot2  time-series 

Parece não haver função que simplesmente calcule a média móvel em numpy / scipy, levando a soluções complicadas . Minha pergunta é dupla: Qual é a maneira mais fácil de (corretamente) implementar uma média móvel com numpy? Já que isso parece não trivial e sujeito a erros, há um bom …

109 python  numpy  scipy  time-series  moving-average 

Peguei minha série e coagi para uma coluna datetime de dtype = datetime64[ns](embora só precise de resolução de dia ... não tenho certeza de como mudar). import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) mas a plotagem não funciona: ipdb> column.plot(kind='hist') *** TypeError: ufunc …

101 python  pandas  matplotlib  time-series 

Tenho uma consulta como esta que gera muito bem uma série de datas entre 2 datas fornecidas: select date '2004-03-07' + j - i as AllDate from generate_series(0, extract(doy from date '2004-03-07')::int - 1) as i, generate_series(0, extract(doy from date '2004-08-16')::int - 1) as j Gera 162 datas entre 2004-03-07e …

93 postgresql  date  time-series  postgresql-9.1  generate-series 

Eu sou novo no Pandas ... Eu tenho um monte de dados de pesquisas; Quero calcular uma média móvel para obter uma estimativa para cada dia com base em uma janela de três dias. Pelo que entendi com essa pergunta , as funções rolling_ * calculam a janela com base …

87 python  pandas  time-series 

Como faço para usar strptimeou quaisquer outras funções para analisar carimbos de hora com milissegundos em R? time[1] # [1] "2010-01-15 13:55:23.975" strptime(time[1], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") # [1] NA strptime(time[1], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") # [1] "2010-01-15 13:55:23"`

85 r  datetime  time-series  strptime 

Tenho 3 meses de dados (cada linha correspondente a cada dia) gerados e desejo realizar uma análise multivariada de séries temporais para o mesmo: as colunas que estão disponíveis são - Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation Cada Data tem 1 entrada no conjunto de dados e 3 meses de dados …

12 python  machine-learning  time-series  prediction 

Eu tenho dados de séries temporais. Gerando dados date_rng = pd.date_range('2019-01-01', freq='s', periods=400) df = pd.DataFrame(np.random.lognormal(.005, .5,size=(len(date_rng), 3)), columns=['data1', 'data2', 'data3'], index= date_rng) s = df['data1'] Quero criar uma linha em zigue-zague conectando-se entre o máximo local e o mínimo local, que satisfaça a condição de que, no eixo y, …

10 python  pandas  time-series  technical-indicator 

Tenho dados de frequência mensal que estou tentando desagregar em dados de frequência diária. Então, eu uso o tdcomando do tempdisaggpacote em R usando o código abaixo: dat=ts(data[,2]) result=td(dat~1, conversion = "average", to = "day", method = "chow-lin-maxlog") Então eu recebo a seguinte mensagem de erro: Error in td(dat ~ …

9 r  statistics  time-series  syntax-error  frequency