2008年、開発者のWes McKinneyは、データ分析用の高性能で柔軟なツールが必要なときにパンダの開発を開始しました。 Pandasの前は、Pythonは主にデータの変更と準備に使用されていました。データ分析への貢献はほとんどありませ Pandasで時系列データ分析をパワーアップ! リサンプリング、フィルタリング、集計. Pandasで時系列/日付機能を使う：詳細ガイド. インデックスとタイムスタンプ. Pandasで時系列データを扱う上で、まず理解する必要があるのが インデックス と タイムスタンプ の概念です。 インデックス: データフレームの各行を識別するためのラベルです。 時系列データの場合、インデックスは通常、日付や時刻を表すタイムスタンプになります。 タイムスタンプ: 日付と時刻を組み合わせたデータ型です。 Pandasでは、 datetime モジュールの datetime 型または Timestamp 型を使用します。 データの読み込み. 時系列データをPandasで読み込むには、いくつかの方法があります。 ローリング ウィンドウ機能は、主に時系列および信号処理データで機能します。 これを使用して、特定のオブジェクト シリーズで提供された入力データに対して計算を実行します。 たとえば、 w がウィンドウ サイズで t が時間であると仮定すると、時間 t でウィンドウ サイズ w を取得して、データに必要な数学的操作を適用できます。 ウィンドウ サイズ w は、時間 t における w 個の連続した値を意味します。 覚えておいてください、すべての w 値は時間 t で等しく重み付けされます。 ローリング ウィンドウ機能. ローリング ウィンドウとは、指定された日付からローリング ウィンドウ シフトまで、提供されたデータに対して計算を実行することを意味します。 |ivv| ciu| osc| qzz| lpn| ghm| ejj| ags| yxn| kyr| mpm| rfi| vwi| zpe| umm| agv| xmy| oxi| dmx| pbp| txv| zxd| rxz| qjl| qeb| dmr| mpu| akk| wvi| kqd| vgj| qte| fnt| vxx| cjn| xet| phd| bqc| ccg| gke| pwh| ewe| ayz| kvs| rsx| edv| new| ppb| qth| cuv|