绘制Pandas系列数据的平滑曲线

Question

我的数据是：

>>> ts = pd.TimeSeries(data,indexconv)
>>> tsgroup = ts.resample('t',how='sum')
>>> tsgroup
2014-11-08 10:30:00    3
2014-11-08 10:31:00    4
2014-11-08 10:32:00    7
  [snip]
2014-11-08 10:54:00    5
2014-11-08 10:55:00    2
Freq: T, dtype: int64
>>> tsgroup.plot()
>>> plt.show()

indexconv是使用datetime.strptime转换的字符串。

情节很像这样（这些不是我的实际情节）：

我怎样才能让它像这样平滑：

我知道this article中提及的scipy.interpolate（这是我从中获取图片的地方），但我如何将其应用于Pandas时间序列？

我找到了一个名为Vincent的优秀图书馆来处理Pandas，但它并不支持Python 2.6。

Answer 1

知道了。在this question的帮助下，这就是我所做的：

1. 将我的tsgroup从几分钟重新取样到几秒钟。

   \>>> tsres = tsgroup.resample('S')
   \>>> tsres
   2014-11-08 10:30:00     3
   2014-11-08 10:30:01   NaN
   2014-11-08 10:30:02   NaN
   2014-11-08 10:30:03   NaN
   ...
   2014-11-08 10:54:58   NaN
   2014-11-08 10:54:59   NaN
   2014-11-08 10:55:00     2
   Freq: S, Length: 1501

2. 使用.interpolate(method='cubic')插入数据。这会将数据传递给scipy.interpolate.interp1d并使用cubic类型，因此您需要安装scipy（pip install scipy） ¹ 。

   \>>> tsint = tsres.interpolate(method='cubic')
   \>>> tsint
   2014-11-08 10:30:00    3.000000
   2014-11-08 10:30:01    3.043445
   2014-11-08 10:30:02    3.085850
   2014-11-08 10:30:03    3.127220
   ...
   2014-11-08 10:54:58    2.461532
   2014-11-08 10:54:59    2.235186
   2014-11-08 10:55:00    2.000000
   Freq: S, Length: 1501

3. 使用tsint.plot()绘制它。这是原始tsgroup和tsint之间的比较：

   

¹ 如果您从.interpolate(method='cubic')收到错误，告诉您即使安装了Scipy也未安装，请打开{{1}或者您的文件可能位于何处，并将第二行从/usr/lib64/python2.6/site-packages/scipy/interpolate/polyint.py更改为from scipy import factorial。

Answer 2

查看scipy.interpolate.UnivariateSpline

Answer 3

您还可以使用移动平均值平滑数据，从而对数据有效地应用低通滤波器。熊猫通过rolling()方法支持这一点。