有不同时间基准的交错时间序列数组减法

时间序列数组通常用于表示随时间变化的数据。当两个时间序列数组具有不同的时间基准时，对其进行减法操作可能会变得复杂。这是因为，如果两个时间序列数组的时间戳不匹配，则无法直接进行减法运算。

问题描述：
给定两个时间序列数组 a 和 b，其中 a 的时间戳为 ts1，b 的时间戳为 ts2。ts1 和 ts2 的时间基准不同，因此无法直接进行 a - b 的减法运算。需要找到一种方法来对 a 和 b 进行减法运算，使得减法结果的时间戳与 a 和 b 的时间戳一致。

解决方案

方法一：使用 numpy.interp() 函数
numpy.interp() 函数可以对给定的数据进行插值，以生成新的数据点。对于交错的时间序列数组，可以使用 numpy.interp() 函数将两个时间序列数组的时间戳统一，然后进行减法运算。

import numpy as np

# 创建两个时间序列数组
a = np.array([(0.0, 0.0), (0.8865606188774109, 0.30000001192092896),
             (1.6939274072647095, 0.6000000238418579),
             (2.3499808311462402, 0.8999999761581421)],
            dtype=[('a', '<f4'), ('ts1', '<f4')])

b = np.array([(0.3973386585712433, 0.10000000149011612),
             (0.7788366675376892, 0.20000000298023224),
             (1.4347121715545654, 0.4000000059604645),
             (1.6829419136047363, 0.5)],
            dtype=[('b', '<f4'), ('ts2', '<f4')])

# 统一两个时间序列数组的时间戳
ts = np.union1d(a['ts1'], b['ts2'])

# 使用 `numpy.interp()` 函数对 a 和 b 进行插值
a_interp = np.interp(ts, a['ts1'], a['a'])
b_interp = np.interp(ts, b['ts2'], b['b'])

# 创建新的时间序列数组，其中时间戳为 ts，a 和 b 的值分别为 a_interp 和 b_interp
c = np.array([(t, a_interp[i], b_interp[i]) for i, t in enumerate(ts)],
            dtype=[('ts', '<f4'), ('a', '<f4'), ('b', '<f4')])

# 计算 a - b
d = c['a'] - c['b']

# 输出结果
print(d)

方法二：使用 scipy.interpolate.interp1d() 函数
scipy.interpolate.interp1d() 函数也可以对给定的数据进行插值。对于交错的时间序列数组，可以使用 scipy.interpolate.interp1d() 函数将两个时间序列数组的时间戳统一，然后进行减法运算。

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 创建两个时间序列数组
a = np.array([(0.0, 0.0), (0.8865606188774109, 0.30000001192092896),
             (1.6939274072647095, 0.6000000238418579),
             (2.3499808311462402, 0.8999999761581421)],
            dtype=[('a', '<f4'), ('ts1', '<f4')])

b = np.array([(0.3973386585712433, 0.10000000149011612),
             (0.7788366675376892, 0.20000000298023224),
             (1.4347121715545654, 0.4000000059604645),
             (1.6829419136047363, 0.5)],
            dtype=[('b', '<f4'), ('ts2', '<f4')])

# 统一两个时间序列数组的时间戳
ts = np.union1d(a['ts1'], b['ts2'])

# 使用 `scipy.interpolate.interp1d()` 函数对 a 和 b 进行插值
f_a = interp1d(a['ts1'], a['a'])
f_b = interp1d(b['ts2'], b['b'])

# 创建新的时间序列数组，其中时间戳为 ts，a 和 b 的值分别为 f_a(ts) 和 f_b(ts)
c = np.array([(t, f_a(t), f_b(t)) for t in ts],
            dtype=[('ts', '<f4'), ('a', '<f4'), ('b', '<f4')])

# 计算 a - b
d = c['a'] - c['b']

# 输出结果
print(d)

方法三：使用 Pandas
Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了许多处理时间序列数据的方法。对于交错的时间序列数组，可以使用 Pandas 的 resample() 方法将两个时间序列数组的时间戳统一，然后进行减法运算。

import pandas as pd

# 创建两个时间序列数组
a = pd.DataFrame({'a': [0.0, 0.30000001192092896, 0.6000000238418579, 0.8999999761581421],
                    'ts1': [0.0, 0.8865606188774109, 1.6939274072647095, 2.3499808311462402]})

b = pd.DataFrame({'b': [0.10000000149011612, 0.200

有不同时间基准的交错时间序列数组减法

解决方案

猜你喜欢