使用 Pandas 找到时间序列中方差最小的部分 / window
Using Pandas to find section / window of least variance in time series
我有一个能源消耗的时间序列数据框。
如何找到方差最小的部分或 window？假设 window 的大小是三，我怎样才能得到索引 3、4、5？
index
time
energy
0
2021-04-21 16:00:00
14
1
2021-04-21 17:00:00
87
2
2021-04-21 18:00:00
3
3
2021-04-21 19:00:00
349
4
2021-04-21 20:00:00
355
5
2021-04-21 21:00:00
350
6
2021-04-21 22:00:00
21
我可以通过遍历行来做到这一点，但可能有更好的 Pandas 方法，对吗？
使用 Series.rolling with Rolling.var, then get index of minimal value by Series.idxmin 最后得到 3 个索引 indexing:
N = 3
idx = df['energy'].rolling(N).var().idxmin()
pos = df.index.get_loc(idx) + 1
out = df.index[pos - N:pos].tolist()
print (out)
[3, 4, 5]
如果有默认索引：
out = df.index[idx - N+1:idx+1].tolist()
print (out)
[3, 4, 5]
我有一个能源消耗的时间序列数据框。
如何找到方差最小的部分或 window？假设 window 的大小是三，我怎样才能得到索引 3、4、5？
| index | time | energy |
|---|---|---|
| 0 | 2021-04-21 16:00:00 | 14 |
| 1 | 2021-04-21 17:00:00 | 87 |
| 2 | 2021-04-21 18:00:00 | 3 |
| 3 | 2021-04-21 19:00:00 | 349 |
| 4 | 2021-04-21 20:00:00 | 355 |
| 5 | 2021-04-21 21:00:00 | 350 |
| 6 | 2021-04-21 22:00:00 | 21 |
我可以通过遍历行来做到这一点，但可能有更好的 Pandas 方法，对吗？
使用 Series.rolling with Rolling.var, then get index of minimal value by Series.idxmin 最后得到 3 个索引 indexing:
N = 3
idx = df['energy'].rolling(N).var().idxmin()
pos = df.index.get_loc(idx) + 1
out = df.index[pos - N:pos].tolist()
print (out)
[3, 4, 5]
如果有默认索引：
out = df.index[idx - N+1:idx+1].tolist()
print (out)
[3, 4, 5]