ランダムなイベントを 1 時間間隔にリサンプリングするために使用pandas.DataFrame.resampleしていますが、間隔を 2 時間または 4 時間に増やしても消えないように見える非常に確率的な結果が見られます。Pandas には、平滑化を制御するための調整可能な帯域幅を持つガウス カーネル密度法のような平滑化された密度カーネルを生成するためのメソッドがあるかどうか疑問に思います。ドキュメントには何も表示されていませんが、開発者リスト サーバーに投稿する前にここに投稿することをお勧めします。Scikit-Learnには、私が必要としているガウス カーネル密度関数が正確に含まれているので、それを利用しようとしますが、Pandas への素晴らしい追加機能となるでしょう。
どんな助けでも大歓迎です！
hourly[0][344:468].plot()
Pandas には、ローリング ウィンドウに集計を適用する機能があります。このwin_typeパラメーターは、ウィンドウの形状を制御します。このcenterパラメーターを設定すると、ラベルがウィンドウの右端ではなく中央に配置されるようになります。ガウス平滑化を行うには:
hrly = pd.Series(hourly[0][344:468])
smooth = hrly.rolling(window=5, win_type='gaussian', center=True).mean(std=0.5)
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html#rolling
pandas.stats.moments.ewmaこのオプションが で利用可能であり、非常にうまく機能することがわかりました。結果は次のとおりです。
from pandas.stats.moments import ewma
hourly[0][344:468].plot(style='b')
ewma(hourly[0][344:468], span=35).plot(style='k')
