Je souhaite calculer la moyenne et la norme d'un ensemble de données de séries chronologiques qui ne sont enregistrées qu'en cas de changement de valeur.Calcul moyen/standard du changement de valeur de consignation de données uniquement
La série temporelle est à des intervalles de 1 seconde, ce qui présente le risque d'un ensemble de données gonflé si chaque valeur manquante entre les changements est générée.
Exemple de type ensemble de données: [Epoch, valeur]
[[152345235, 3], [152345335, 12], [152345835, 8]]
Nous utilisons python pour le nettoyage et l'agrégation des données. Une matrice clairsemée ne suffirait pas, car elle est basée sur l'ignorance de 0 valeurs qui ne sont pas présentes. Sur la recherche, il n'y avait rien montrant qui pourrait facilement résoudre ce problème.
Ma question est, quelqu'un at-il rencontré un problème similaire, et si oui, quelles techniques ont été utilisées pour résoudre.
signifie simplement sum()/n et vous devriez savoir ce que n est. std est un peu plus difficile mais la même approche de base fonctionnera. vous avez juste besoin de (0-mean) * (n-x) où x est le nombre de non-zéros. – JohnE