問題タブ [resampling]

サンプルの配列 D があり、これを一様に再サンプリングして置換し、新しい配列を構築したいと考えています。手続き型ソリューションは非常に簡単ですが、「機能的な方法」でそれを行う方法について誰かがアイデアを持っているのだろうか? (私は Scala と関数型プログラミングを始めたばかりです)

私が何を意味するかを示す機能的な実装:

9データポイントの頻度を 3 分の 1 に減らすためにリサンプリングしたい (3 行ごとに 1 行になることを意味する) マルチインデックス データフレームがあります。

これ：

私はこれになりたい：

時間列をパンダの日時インデックスに変換してから、リサンプルを使用しようとしました:

しかし、その最初の行には実際の日付 (1970 年前後) が表示されますが、これは 2 行目にはまったく役に立ちません。スタックオーバーフローを閲覧すると、パンダのリサンプルに基づいていないソリューションをすべて持っているいくつかの同様のquiestiosが見つかりました-また、悲しいことに、私のユースケースでは実行できません。

手を貸していただけますか？

プロットの目的で、既に記録されたデータを再サンプリング/再作成しようとしています。これは質問をするのに最適な場所だと思いました（dsp.se以外に）。

データは高頻度でサンプリングされ、多くのデータ ポイントが含まれており、時間領域でのプロットには適していません (メモリが不足しています)。損失を最小限に抑えてサンプリングしたい。入力データは均等にサンプリングされますが、結果のデータのサンプリング間隔は同じである必要はありません (分析ではなくプロットのためです)。matlab/octave の通常の resample コマンドを使用すると、曲線の固い部分が歪む可能性があります。

ここで最善のアプローチは何ですか？

参考までに、tex.se にある 2 つの写真を載せます) 最初の画像は通常のリサンプルです。

測定値 ([646 2] の値とタイムポイント) の 3D ボリューム (80x80x3 ポイント) があります。このデータは順序付けされておらず、サンプルの時間点間の時間は等間隔ではありません。タイムポイントを少なくするためにリサンプリング/補間したいと思います([0:0.1:1]間隔など)。すべてのデータをまとめて [80 80 3 646 2] 配列になり、[: : : : 2] は補間したい時間です。

私の最初の試みは interp1 でしたが、以下の回答はすでに私をさらに助けてくれました. つまり、[: : : : 1] は値で、[: : : : 2] はタイムポイントです。

モンテカルロ アルゴリズムを使用して、反転サンプリングを使用して幾何分布のサイズ 100 のデータ サンプルを生成しました。

上記の関数は、幾何分布の CDF の逆関数です。

サイズ 100 の 1000 個のデータ サンプルをランダムにシミュレートし、各サンプルのカイ 2 乗検定統計量を計算する方法がわかりません。サンプルを作成する私の試みは次のとおりです。

}

ただし、これにより、後で参照する方法がなく、コンソールのすべてのサンプルが得られます。

助けていただければ幸いです。

ありがとうございました

python pandas を使用して (ただし、他のソリューションにも対応しています) 、入力ファイルの最後の日付を保持しながら、DataFrame をアップサンプリングしたいと思います。のデフォルトの動作方法は、月の最終日DataFrame.resampleを計算することです。これが私の例です：

私が期待する出力は次のとおりです。

2013-02-20 という日付に注意してください。これは私の入力データからの実際の日付であり、 によって作成された日付ではありませんresample。