问python中时态数据的梯度计算
EN

Stack Overflow用户

提问于 2019-06-02 11:30:08

回答 1查看 77关注 0票数 0

我正在尝试编写一个函数，它可以从下面的dataframe最适合的行返回梯度

在浏览了谷歌的几个资源之后，我仍然不知道该怎么做。

据我所知，最佳拟合线的计算公式为：y = mx + b。将因变量(y)设置为foos，自变量(x)设置为DateTime。

Dataframe

DateTime                    foos
2019-06-02 11:10:00.000000  0.01693508247952
2019-06-02 11:09:00.000000  0.5880636280067069
2019-06-02 11:08:00.000000  0.039372713999924
2019-06-02 11:07:00.000000  0.0695437258183455
2019-06-02 11:05:00.000000  1.5659431108801645
2019-06-02 11:04:00.000000  0.557622107242239
2019-06-02 11:03:00.000000  1.636076943844067
2019-06-02 11:02:00.000000  0.95229579554872
2019-06-02 11:01:00.000000  4.140446615946458
2019-06-02 11:00:00.000000  1.9773540525390418
2019-06-02 10:59:00.000000  0.4339180765629633
2019-06-02 10:58:00.000000  0.9779139666335716
...

如何/怎样才能用时间序列返回数据的梯度值？

python

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-06-02 11:35:17

我想你想用pandas.diff

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/56414595

复制

相似问题

问python中时态数据的梯度计算
EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问python中时态数据的梯度计算EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问python中时态数据的梯度计算
EN