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複数の入力時系列で、同じタイムスタンプを持つすべての点の平均を計算する関数を返します。
結果の時系列は、すべての入力時系列のすべてのタイムスタンプの和集合であり、各タイムスタンプには、 そのタイムスタンプに対して入力全体に存在する値の平均が含まれます。
| 列名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| timestamp | pandas.Timestamp | 点のタイムスタンプ |
| value | Float | 点の値 |
この関数は数値系列にのみ適用できます。
Copied!1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28>>> series_1 = F.points( ... (0, 0.0), ... (100, 100.0), ... (140, 140.0), ... (200, 200.0), ... name="series-1" ... ) >>> series_2 = F.points( ... (100, 200.0), ... (120, 220.0), ... (130, 330.0), ... (150, 350.0), ... (160, 460.0), ... name="series-2" ... ) >>> series_1.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000000 0.0 1 1970-01-01 00:00:00.000000100 100.0 2 1970-01-01 00:00:00.000000140 140.0 3 1970-01-01 00:00:00.000000200 200.0 >>> series_2.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000100 200.0 1 1970-01-01 00:00:00.000000120 220.0 2 1970-01-01 00:00:00.000000130 330.0 3 1970-01-01 00:00:00.000000150 350.0 4 1970-01-01 00:00:00.000000160 460.0
Copied!1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11>>> mean_series = F.mean()([series_1, series_2, series_2]) >>> mean_series.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000000 0.000000 1 1970-01-01 00:00:00.000000100 166.666667 2 1970-01-01 00:00:00.000000120 220.000000 3 1970-01-01 00:00:00.000000130 330.000000 4 1970-01-01 00:00:00.000000140 140.000000 5 1970-01-01 00:00:00.000000150 350.000000 6 1970-01-01 00:00:00.000000160 460.000000 7 1970-01-01 00:00:00.000000200 200.000000