MultiIndex pandas 構造に正常に解析されたテキスト ファイル内のデータがありますが、自分の持っているものが自分のやりたいことを実行するかどうかはわかりません。
私が持っているのは、多くの識別子 (インデックス) を持つ多くの時系列データです。最終的には、各時系列の自己相関時間とその他の時系列統計を計算する必要があります。
#!/usr/bin/python
from pandas import Series, DataFrame, MultiIndex
...
data = Series(value, index=[smear, block, obser])
print data
print data.ix[('0.07','1','0')]
これにより、データ構造に対して次のような出力が生成されます。
0.07 0 0 1.5802561
1 0.82228274
2 0.70917131
3 0.90707599
4 0.8517223
5 0.26346815
1 0 1.8163109
1 0.9972372
2 1.0872181
3 1.2459765
4 1.1500478
5 0.35668446
2 0 2.0734421
1 1.2863641
2 1.4033583
...
0.34 2 3 1.9047537
4 1.8193612
5 0.77739654
3 0 2.2757423
1 1.5499509
2 1.6623247
3 1.8330889
4 1.7484187
5 0.72914635
4 0 2.3269071
1 1.7137621
2 1.7359068
3 1.9162268
4 1.9714984
5 1.2095218
Length: 32100
そして、私が興味を持っている時系列情報は、smear、block、obser の指定された値に存在します。ここでは、smear = 0.07、block = 1、obser = 0 の例を示します。一番右の列は私の時系列データです。
0.07 1 0 1.8163109
0 1.8191682
0 1.816836
0 1.8172168
0 1.8169705
...
0 1.8184542
0 1.8170772
0 1.8159326
0 1.8161826
Length: 107
自動相関時間を計算する関数を記述できるようにデータを再形成するにはどうすればよいですか?