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使两个采样率不同的时间序列具有可比性
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<p>我有两组数据,都是随时间变化的时间序列(在这两种情况下都是相同的),我使用pandas和matplotlib导入并绘制了它们</p> <pre><code>from os import chdir chdir('C:\\Users\\me\\Documents\\Folder') # import necessary libraries import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # read in csv file file_df = pd.read_csv('C://Users//me//Documents//Folder//file.csv') # define csv columns and assign values VarA = file_df.loc[:, 'VarA'].values TimeA = file_df.loc[:, 'TimeA'].values VarB = file_df.loc[:, 'VarB'].values TimeB = file_df.loc[:, 'TimeB'].values # plot data selection and aesthetics plt.plot(TimeA, VarA) plt.plot(TimeB, VarB) # plot labels plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Variable') #plot and add legend based on plot labels plt.legend() </code></pre> <p>在这两种情况下,变量在0分钟到320分钟之间采样。但是,一个数据集有775个样本(在320分钟内以随机间隔采集),另一个数据集有1732个样本(同样,在320分钟内以随机间隔采集)</p> <p>基本上,我想做的是在旧数据集的基础上创建两个新的数据集,其中变量与时间的关系在0到320分钟之间,但这两个数据集的变量A的数据点数量相同,且在相同的时间步长上进行(例如,对于320个样本,每分钟的变量)</p> <p>我猜需要一些插值?我真的不知道从哪里开始。我在同一个.csv中有两个数据集,我需要它们具有相同的样本大小,以便我可以运行以下计算。目前它没有运行,因为“VarA”和“VarB”的数据量不同</p> <pre><code>x_values = VarB y_values = VarA correlation_matrix = np.corrcoef(x_values, y_values) correlation_xy = correlation_matrix[0,1] r_squared = correlation_xy**2 </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我认为<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html" rel="nofollow noreferrer">resample</a>在这里可能有用</p>
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