foundryts.functions.derivative

foundryts.functions.derivative()

1 つの time series の 1 秒あたりの値の変化を計算する関数を返します。

time series の各ポイントについて、2 番目のポイントから開始し、前の時点の値の微分を持つティックを出力します。各値は、ティックが保存されている元の頻度に関係なく、1 秒あたりのレートにスケーリングされます。

戻り値: 1 つの time series を入力として受け取り、1 秒あたりの微分値を持つ time series を返す関数。
戻り値の型: (FunctionNode) -> FunctionNode

データフレームスキーマ

列名	型	説明
timestamp	pandas.Timestamp	ポイントのタイムスタンプ
value	float	ポイントの値

注意

この関数は数値 series のみに適用可能です。

例

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>>> series = F.points(
...     (100, 100.0), (120, 200.0), (130, 230.0), (166, 266.0), (167, 366.0), name="series"
... )
# 各ポイントは、タイムスタンプ（ナノ秒単位）と値のペアとして指定されています。
# たとえば、(100, 100.0) はタイムスタンプ100ナノ秒の時の値が100.0であることを示しています。

>>> series.to_pandas()
                      timestamp  value
0 1970-01-01 00:00:00.000000100  100.0
1 1970-01-01 00:00:00.000000120  200.0
2 1970-01-01 00:00:00.000000130  230.0
3 1970-01-01 00:00:00.000000166  266.0
4 1970-01-01 00:00:00.000000167  366.0
# to_pandas() メソッドを使用して、ポイントを pandas データフレーム形式に変換します。
# 出力は、タイムスタンプと対応する値を含むデータフレームです。
# タイムスタンプは1970年1月1日からのオフセットとして表現されています。

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>>> derivative_series = F.derivative()(series)
>>> derivative_series.to_pandas()
                      timestamp         value
0 1970-01-01 00:00:00.000000120  5.000000e+09
1 1970-01-01 00:00:00.000000130  3.000000e+09
2 1970-01-01 00:00:00.000000166  1.000000e+09
3 1970-01-01 00:00:00.000000167  1.000000e+11

このコードは、seriesに対して微分を計算し、その結果をpandasのデータフレーム形式で表示しています。F.derivative()は微分を計算する関数で、seriesに適用されます。結果のデータフレームは、timestampとvalueの2列から成り、各timestampでの微分値がvalueとして格納されています。