如何转换我的时间索引以进行季节性分解？

Question

我在pandas数据帧-df中有一个看起来像这样的信号数据。

time  val
0     152
1     152
2     153
.     .
.     .

511 rows

“时间”值以秒为单位，“ val”表示幅度。

df.index = Int64Index([  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,
        ...
        501, 502, 503, 504, 505, 506, 507, 508, 509, 510],
       dtype='int64', name='time', length=511)

我的最终目标是使用

对该时间序列数据进行季节性分解

sm.tsa.seasonal_decompose 

来自

statsmodels.api

当我以秒为单位重新采样“时间”时，它将很好地工作。

但是，需要将“时间”数据设置为int64的DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex。

我被困在这里。任何建议都将非常有帮助。

Answer 1

我的建议是：

samples/osg-indoor

您最终将获得以下数据框：

secs = []
for i in range(len(df['val'])):
     secs.append(np.timedelta64(i, 's'))

df['time'] = secs

让我知道它是否对您有用。