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すべての値の累積集計を単一の time series で計算する関数を返します。
累積集計は、入力された time series の各ポイントに対して進行的に計算され、現在のポイントを含むすべての前のポイントを考慮します。
サポートされている集計関数:
| 集計関数 | 説明 |
|---|---|
| min | time series の現在のポイントまでの最小値。 |
| max | time series の現在のポイントまでの最大値。 |
| count | time series の現在のポイントまでのポイントの総数。 |
| sum | 現在のポイントまでのすべてのポイント値の合計。 |
| product | 現在のポイントまでのポイント値の積。 |
| mean | 現在のポイントまでのすべてのポイント値の平均。 |
| standard_deviation | 現在のポイントまでのすべてのポイント値の標準偏差。 |
| difference | 現在のポイントの値と time series の最初のポイントの値との差異を示し、シリーズ内の相対的な変化を提供します。 |
| percent_change | 現在のポイントの値と time series の最初のポイントの値とのパーセント変化を示し、シリーズ内の相対的な変化率を提供します。 |
| first | time series の最初のポイントの値。 |
| last | time series の現在の（最後の）ポイントの値。 |
| 列名 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| timestamp | pandas.Timestamp | ポイントのタイムスタンプ |
| value | Union[float, str] | ポイントの値 |
この関数は数値のシリーズにのみ適用されます。
Copied!1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11>>> series = F.points( ... (2, 10.0), (5, 20.0), (6, 30.0), (7, 40.0), (8, 50.0), (12, 60.0), name="series-1" ... ) >>> series.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000002 10.0 1 1970-01-01 00:00:00.000000005 20.0 2 1970-01-01 00:00:00.000000006 30.0 3 1970-01-01 00:00:00.000000007 40.0 4 1970-01-01 00:00:00.000000008 50.0 5 1970-01-01 00:00:00.000000012 60.0
このコードは、ポイントの集合を作成し、それをPandasのデータフレームに変換しています。F.pointsメソッドでポイントを指定し、series.to_pandas()メソッドでPandasデータフレームに変換しています。出力されたデータフレームには、タイムスタンプとそれに対応する値が含まれています。
Copied!1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11>>> cumulative_agg = F.cumulative_aggregate("mean")(series) # "mean"（平均）に基づく累積集計を生成します >>> cumulative_agg.to_pandas() # 結果をPandasのデータフレームに変換して表示します timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000002 10.0 1 1970-01-01 00:00:00.000000005 15.0 2 1970-01-01 00:00:00.000000006 20.0 3 1970-01-01 00:00:00.000000007 25.0 4 1970-01-01 00:00:00.000000008 30.0 5 1970-01-01 00:00:00.000000012 35.0
このコードは、与えられた series に対して累積平均を計算し、その結果をPandasデータフレーム形式で出力しています。timestampはタイムスタンプを表し、valueはその時点までの値の累積平均です。