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非常に便利な pandas を使用してデータを時系列として処理しようとしていますが、DateTime を x-軸？私は常に、1980 年以降の秒数など、最初に浮動小数点数に変換する必要があるようです。

私はこれまで次のことを試みていましたが、奇妙なフォーマットで申し訳ありません.ipythonノートブックにしかこのようなものはなく、そこからセルをコピーすることはできません:

from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline as IUS
type(bb2temp): pandas.core.series.TimeSeries
s = IUS(bb2temp.index.to_pydatetime(), bb2temp, k=1)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-67-19c6b8883073> in <module>()
----> 1 s = IUS(bb2temp.index.to_pydatetime(), bb2temp, k=1)

/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.3/lib/python2.7/site-packages/scipy/interpolate/fitpack2.py in __init__(self, x, y, w, bbox, k)
    335         #_data == x,y,w,xb,xe,k,s,n,t,c,fp,fpint,nrdata,ier
    336         self._data = dfitpack.fpcurf0(x,y,k,w=w,
--> 337                                       xb=bbox[0],xe=bbox[1],s=0)
    338         self._reset_class()
    339 

TypeError: float() argument must be a string or a number

を使用してbb2temp.index.values(次のようになります。

array([1970-01-15 184:00:35.884999, 1970-01-15 184:00:58.668999,
       1970-01-15 184:01:22.989999, 1970-01-15 184:01:45.774000,
       1970-01-15 184:02:10.095000, 1970-01-15 184:02:32.878999,
       1970-01-15 184:02:57.200000, 1970-01-15 184:03:19.984000,

) x 引数として、興味深いことに、Spline クラスはインターポレーターを作成しますが、より大きな DateTimeIndex (ここでの私の最終目標です) に補間/外挿しようとすると、それでも壊れます。これがどのように見えるかです：

all_times = divcal.timed.index.levels[2] # part of a MultiIndex

all_times
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2009-07-20 00:00:00.045000, ..., 2009-07-20 00:30:00.018000]
Length: 14063, Freq: None, Timezone: None

s(all_times.values) # applying the above generated interpolator
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-74-ff11f6d6d7da> in <module>()
----> 1 s(tall.values)

/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.3/lib/python2.7/site-packages/scipy/interpolate/fitpack2.py in __call__(self, x, nu)
    219 #            return dfitpack.splev(*(self._eval_args+(x,)))
    220 #        return dfitpack.splder(nu=nu,*(self._eval_args+(x,)))
--> 221         return fitpack.splev(x, self._eval_args, der=nu)
    222 
    223     def get_knots(self):

/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.3/lib/python2.7/site-packages/scipy/interpolate/fitpack.py in splev(x, tck, der, ext)
    546 
    547         x = myasarray(x)
--> 548         y, ier =_fitpack._spl_(x, der, t, c, k, ext)
    549         if ier == 10:
    550             raise ValueError("Invalid input data")

TypeError: array cannot be safely cast to required type

同じ でs(all_times)andも使用しようとしました。s(all_times.to_pydatetime())TypeError: array cannot be safely cast to required type

悲しいことに、私は正しいですか？誰もが時間を浮動小数点数に変換することに慣れすぎて、これらの補間が自動的に機能することを誰も考えなかったのでしょうか? （私は最終的に貢献する非常に有用なプロジェクトを見つけたでしょう..）または、私が間違っていることを証明して、いくつかのSOポイントを獲得したいですか? ;)

編集: 警告: 補間ルーチンに渡す前に、パンダ データの NaN を確認してください。彼らは何も文句を言わず、黙って失敗します。

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問題は、その下で使用される fitpack ルーチンが float を必要とすることです。したがって、ある時点で datetime から float への変換が必要になります。この変換は簡単です。bb2temp.index.valuesあなたのdatetime配列である場合は、次のようにします。

In [1]: bb2temp.index.values.astype('d')
Out[1]: 
array([  1.22403588e+12,   1.22405867e+12,   1.22408299e+12,
         1.22410577e+12,   1.22413010e+12,   1.22415288e+12,
         1.22417720e+12,   1.22419998e+12])

それをスプラインに渡すだけです。結果を日時オブジェクトに変換するには、results.astype('datetime64').

于 2012-12-18T21:44:00.597 に答える