hvordan til at konvertere data frame i tidsserier i R - Stak

1. F hjælpe - konvertere tidsserier til dataframe - Nabble
2. r - Konvertering af tidsserie data frame, matrix, eller
3. pandasSeriesto_frame pandaer 0233 dokumentation
4. r - Konvertere ts objekt til dataframe - Stack Overflow
5. python - Hvordan til at konvertere en pandaer i en DataFrame
6. Tidsserier / Dato funktionalitet pandaer 0233
7. pandasto_datetime pandaer 0233 dokumentation
8. F hjælpe - konvertering til anden serie objekt : ts - package:statistik
9. Det er en gammel - Hjem Institut for Statistik

Bemærk, at hvis dine data er i en tidsserie objekt, plot (er) vil gøre det trick (for en simpel gang plot, der er). Jeg har forsøgt at skrive en metode, der tager den sidste tid, data og returnerer yhat til næste gang. Dog, på mit R instans mindst, vil dette ender med at kalde.data.frame.standard, som til gengæld vil smide en fejl. For eksempel, vi kunne ramme en prognose problem med et input sekvens af 2 tidligere bemærkninger til prognose 2 fremtidige observationer som følger. Jeg vil bruge den første Google-hit fandt jeg for mit ord-liste, der indeholder omkring 70k lavere-case ord: wl. Beregningen resultaterne af Xingfeng og Yuecheng opland viser, at metoden er mulig, og det kan få tilfredsstillende simulering præcision. Jeg forsøger nu at skabe tidsserier objekter for at udføre mit primære arbejde, som er enkelt-stock og parvise. Når tidsserie data (sige for multi-step, enkelt prognoser) er blevet udarbejdet ved hjælp af kode, der er beskrevet ovenfor, er det så klar (og i 3D-struktur), der kræves for fodring i den første skjulte lag af en LSTM RNN. For mere information om alle de cool udskæring, du kan gøre med en pd.timeseries indeks, tage et kig på. Måske du blot ønsker at gennemse min profil og tjek min sidste 20 spørgsmål, eller så skal der være nogle spørgsmål ts med meget godt svar blandt dem. Flere eksempler på skelet konturerne af en mulig større læseplaner, der blev produceret af Konferencen arbejdsgrupper, og det forventes, at fremskridt i udviklingen af de materialer, der arbejder for S Pensum vil blive fortsat. Så kan du oprette en xts objekt fra den TÆTTE og DATO kolonner af dine prisdata.frame. Endelig kan du bruge den xts objekt til at beregne afkast og Calmar forhold. Dette giver dig mulighed for at designe en lang række forskellige tidsperioder sekvens type prognoser problemer fra en given enkelt eller multivariate tidsserier. Jeg har 4 kolonner (2014,2015,2016 og en del af 2017) og 12 rækker i eah år svarende til måneder (undtagen selvfølgelig 2017) og jeg har brug for R læs dette som en ts (), men når det viser den tid, serie data ser underligt. Jeg ønsker at nedskalere temperatur og nedbør output fra nogle af de CMIP5 modeller for mit land (Jordan) - koordinater.

Den anden række viser input-værdi på 0,0 i den anden kolonne (input eller X ), og værdien af 1 i den første kolonne (output eller y ). Forudsigelser er kun gemmes på en liste, og de er ikke vant til at forudsige yderligere værdier af timeseries. Hvis du ønsker at skrive, men er ikke tilmeldt listen gennem listen hjemmeside, abonnere første og indlæg fra din tilmeldte e-mail-adresse. Du kan alternativt kigge på den 'Store hukommelse og ud-af-hukommelse data afsnit af High Performance Computing opgave visning i R. jeg ikke ønsker at skrive kodning det er bare standard lstm encoder-decoder-kode, men det faktum, at den model, så kun en lille del af de data, der er i uddannelse er forvirrende for mig. O ' Reilly Media. Kindle Edition..når vi kører ts.indekset, der skal udskrives: 'pandaer.tseries.indeks.DatetimeIndex'. Naturligvis en regressor er det bedste valg, men hvordan kan jeg bestemme størrelsen af den glidende vindue til uddannelse. Men mit spørgsmål er om dette emne er: Hvad tror du er det næste skridt for en one-step enkelt prognoser.

Rækkefølgen af den tid som per den oprindelige dataformat. (Start tidspunktet for den oprindelige dataframe er fra 9:00 am). Når jeg har den form, fx (180,20) af en forskudt dataframe, hvordan kan jeg komme tilbage til mit oprindelige data tilbage med shape (200,1) tilbage. Hvis jeg har en funktion og gøre for eksempel 5 nye funktioner, der er baseret ud af nogle lag tid, min nye funktioner er alle meget stærkt korreleret (mellem 0,7 og 0,95). Min model resulterer i, at uddannelse score på 1 og test score på 0.99. Jeg er bekymret for, at der er et problem med multicollinearity mellem alle lag ' ens funktioner, der er årsag til min model til at overfit. Jeg har et andet input-funktion, opsætning og forsøge at finde ud af, hvordan til at gennemføre dem og bruge RNN til at forudsige tid serie output. Den funktion, der i dette tilfælde vil bruge de navne fra den første vektor med de navne, for de kolonne navne af data frame. Velegnet native R typer som matrix, data.rammen, og ts er understøttet, samt bidraget med dem, såsom timeSeries, fts og selvfølgelig zoo. som.xts er den arbejdshest funktion til at gøre det konverteringer til xts, og lignende funktioner vil give den modsatte adfærd. Prøv en suite af forskellige framings (herunder mere eller mindre lag obs) og se, hvilke modeller der giver den bedste evner på dit problem. Men jeg er helt uklart, hvordan jeg er nødt til at omarrangere de data, eller hvis det faktisk behov for at blive omarrangeret. Zoo-pakke har tid serie specifikke plotte. Se ?plot.zoo og ?xyplot.zoo i denne pakke. Lad os antage, at du kender fra din produktion planen i en fabrik, at input2 vil have en værdi på 0,8 på tidsskridt 6 (input1).