我使用我的API日志提取如下信息:这段时间内我的API有多少用户？或者在这段时间里，什么类型的服务被调用最多？我提取的几乎所有信息都取决于时间戳。实际上，我使用MongoDB并将时间戳添加为索引(对于80GB，索引大小为12GB)。有人向我推荐迁移到cassandra或Hbase。我想知道哪个更适合我的用例:时间序列数据分析。需要良好的写入和读取性能。可以使用hadoop进行数据分析。感谢您分享您的观点或经验。 最佳答案 Cassandra的优势:Cassandra通常表现出更好的性能(尽管两者都非常出色)。从操作的角度来看，Cas
我在Mongodb集合中有将近7000万条记录，其字段(以及其他字段)如下start:13653506610,finish:13653506650(值是Unix纪元秒，如果重要的话)。对于从集合开始到集合结束的每30秒间隔，我想查找并聚合重叠间隔的记录，包括每个重叠的时间。问题是如何最好地做到这一点？我创建了一个表格的索引db.coll.ensureIndex({start:1,finish:1})但即使有了这个索引，形式的查询也是如此db.coll.find({start:{$lt:13653506630},finish:{$gte:13653506600}})需要两分钟。必须有更好
我有一个通用的pandasTimeSeries，我想将其存储在MongoDB中。对象ts看起来像这样:>ts2013-01-0100:00:00456.8529852013-01-0101:00:00656.0155322013-01-0102:00:00893.159043...2013-12-3121:00:001116.5264712013-12-3122:00:001124.9036002013-12-3123:00:001065.315890Freq:H,Length:8760,dtype:float64我想将其转换为一组JSON文档，其中一个文档是一行，以将其存储在Mong
我正在对PandasTimeSeries进行重采样。时间序列由二进制值(它是一个分类变量)组成，没有缺失值，但在重新采样后出现NaN。这怎么可能？我不能在这里发布任何示例数据，因为它是敏感信息，但我按如下方式创建和重新采样该系列:series=pd.Series(data,ts)series_rs=series.resample('60T',how='mean') 最佳答案 upsampling转换为固定时间间隔，因此如果没有样本，您将得到NaN。您可以通过fill_method='bfill'或正向填充缺失值-fill_metho
我正在尝试使用Bokeh绘制一个Pandas数据框，其中包含一个包含年份和一个数字的DateTime列。如果DateTime指定为x，则行为是预期的(x轴中的年份)。但是，如果我使用set_index将DateTime列转换为数据帧的索引，然后仅在TimeSeries中指定y我在x轴上得到以毫秒为单位的时间。一个最小的例子importpandasaspdimportnumpyasnpfrombokeh.chartsimportTimeSeries,output_file,showoutput_file('fig.html')test=pd.DataFrame({'datetime':p
我有以下时间序列:start=pd.to_datetime('2016-1-1')end=pd.to_datetime('2016-1-15')rng=pd.date_range(start,end,freq='2h')df=pd.DataFrame({'timestamp':rng,'values':np.random.randint(0,100,len(rng))})df=df.set_index(['timestamp'])我想删除这两个时间戳之间的行:start_remove=pd.to_datetime('2016-1-4')end_remove=pd.to_datetime
我需要使用PandasDataFrameTimeSeries列(df_all.ts)作为我的X轴来创建MatplotLib热图(pcolormesh)。如何将PandasTimeSeries列转换为可在np.meshgrid(x,y)函数中用作X轴的内容以创建热图？解决方法是使用与pandas列中相同的参数创建Matplotlibdrange，但有没有简单的方法？x=pd.date_range(df_all.ts.min(),df_all.ts.max(),freq='H')xt=mdates.drange(df_all.ts.min(),df_all.ts.max(),dt.time
一、介绍1.1背景2017年，Google的一篇 AttentionIsAllYouNeed 为我们带来了Transformer，其在NLP领域的重大成功展示了它对时序数据的强大建模能力，自然有人想要把Transformer应用到时序数据预测上。在Transformer的基础上构建时序预测能力可以突破以往的诸多限制，最明显的一个增益点是，TransformerforTS可以基于Multi-headAttention结构具备同时建模长期和短期时序特征的能力。本文将要介绍的一个充分利用了Transformer的优势，并在Transformer的基础上改进了Attention的计算方式以适应时序数据
我想从某个小时开始以每天(正好24小时)的频率重新采样TimeSeries。喜欢:index=date_range(datetime(2012,1,1,17),freq='H',periods=60)ts=Series(data=[1]*60,index=index)ts.resample(rule='D',how='sum',closed='left',label='left')我得到的结果:2012-01-0172012-01-02242012-01-03242012-01-045Freq:D我希望的结果:2012-01-0117:00:00242012-01-0217:00:00
我想从某个小时开始以每天(正好24小时)的频率重新采样TimeSeries。喜欢:index=date_range(datetime(2012,1,1,17),freq='H',periods=60)ts=Series(data=[1]*60,index=index)ts.resample(rule='D',how='sum',closed='left',label='left')我得到的结果:2012-01-0172012-01-02242012-01-03242012-01-045Freq:D我希望的结果:2012-01-0117:00:00242012-01-0217:00:00
