文章编号：2695 / 分类：技术教程 / 更新时间：2024-05-17 14:44:40 / 浏览：次

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如果需要得出一些重要结论，需要从一个给定的数据中提取一些统计数据。平均值，方差，相关性，最大值和最小值是这些统计中的一部分。如果您想从给定的时间序列数据中提取此类统计信息，则可以使用以下代码-

可以使用mean() 函数来查找平均值，如下所示-

timeseries.mean()

例子代码的输出是-

可以使用max()函数来查找最大值，如下所示-

timeseries.max()

那么在讨论的例子中观察的输出是-

可以使用min()函数来查找最小值，如下所示-

timeseries.min()

那么在讨论的例子中观察的输出是-

如果您想一次计算所有统计数据，则可以使用describe()函数，如下所示-

timeseries.describe()

那么观察上面例子的输出是-

可以将数据重新采样到不同的时间频率。执行重新采样的两个参数是-

以下代码使用mean()方法重新采样数据，这是默认方法-

timeseries_mm=timeseries.resample("A").mean()timeseries_mm.plot(style='g--')plt.show()

然后，可以观察下面使用mean()重采样输出的图形-

使用以下代码使用median()方法重新采样数据-

timeseries_mm=timeseries.resample("A").median()timeseries_mm.plot()plt.show()

然后，观察下面的图形是使用median()重新采样的输出-

使用下面的代码来计算滚动(移动)的平均值-

timeseries.rolling(window=12,center=False).mean().plot(style='-g')plt.show()

然后，观察滚动(移动)平均值的输出图表-

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相关标签： AI人工智能从时间序列数据中提取统计信息、

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