熊猫时间序列比较

Question

我想得到两个时间序列重叠部分之间的平均差异.但是,它们的范围和间隔都不同.解决这两个问题的最佳方法是什么？

示例数据:

Series 1:
2014-08-05 05:03:00    25.194      
2014-08-05 05:08:00    25.196      
2014-08-05 05:13:00    25.197      
2014-08-05 05:18:00    25.199      
2014-08-05 05:23:00    25.192      

Series 2:
2014-08-05 05:12:00    25.000000
2014-08-05 05:13:00    25.000000
2014-08-05 05:14:00    25.000000

Answer 1

这是你想要的？

首先你可以对齐两个系列(所以它们都有相同的索引.也可以只将其中一个重新索引到另一个索引reindex):

In [85]: s1, s2 = s1.align(s2)

In [86]: s1
Out[86]: 
2014-08-05 05:03:00    25.194
2014-08-05 05:08:00    25.196
2014-08-05 05:12:00       NaN
2014-08-05 05:13:00    25.197
2014-08-05 05:14:00       NaN
2014-08-05 05:18:00    25.199
2014-08-05 05:23:00    25.192
dtype: float64

In [87]: s2
Out[87]: 
2014-08-05 05:03:00   NaN
2014-08-05 05:08:00   NaN
2014-08-05 05:12:00    25
2014-08-05 05:13:00    25
2014-08-05 05:14:00    25
2014-08-05 05:18:00   NaN
2014-08-05 05:23:00   NaN
dtype: float64

然后,您可以插入缺失值(例如,使用基于时间索引的线性插值):

In [88]: s1.interpolate(method='time')
Out[88]: 
2014-08-05 05:03:00    25.1940
2014-08-05 05:08:00    25.1960
2014-08-05 05:12:00    25.1968
2014-08-05 05:13:00    25.1970
2014-08-05 05:14:00    25.1974
2014-08-05 05:18:00    25.1990
2014-08-05 05:23:00    25.1920
dtype: float64

然后只需减去两个系列来获得差异:

In [91]: s = s1.interpolate(method='time') - s2.interpolate(method='time')

In [92]: s
Out[92]: 
2014-08-05 05:03:00       NaN
2014-08-05 05:08:00       NaN
2014-08-05 05:12:00    0.1968
2014-08-05 05:13:00    0.1970
2014-08-05 05:14:00    0.1974
2014-08-05 05:18:00    0.1990
2014-08-05 05:23:00    0.1920
dtype: float64

In [93]: s.mean()
Out[93]: 0.19643999999999906