foundryts.functions.points

foundryts.functions.points(*list_of_points, name='point-set')

time series として機能するユーザー定義のポイントセットを作成し、同期によって書き込まれません。

これは、補間やDSL数式のような操作のためのリファレンス time series を作成するのに便利です。また、テスト time series を設定せずに FoundryTS に慣れるための便利なユーティリティでもあります。

パラメーター:
- *list_of_points (Tuple *[*TimestampType , float ] | Tuple *[*TimestampType , str ]) – キーワード指定されていない位置引数としてのタイムスタンプとそのタイムスタンプでのポイント値のタプル。
- name (str , optional) – ポイントセットのエイリアスで、すべての下流操作の time series ID として使用されます。
戻り値: time series としてすべての下流操作で機能するポイントセット。
戻り値の型: 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	Union[float, str]	ポイントの値

参照

series()

注意

すべてのポイント値は同じ型である必要があります。

例

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>>> numeric_series = F.points(
...     (0, 0.0), (100, 100.0), (140, 140.0), (200, 200.0), name="numeric"
... )
>>> numeric_series.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

このコードは、数値データのシリーズを作成し、それをPandas DataFrame形式に変換しています。F.points関数を使用して、タイムスタンプと値のペアを指定してシリーズを作成しています。タイムスタンプはナノ秒単位で、指定されたペアに基づいています。この例では、nameとして"numeric"を指定しています。to_pandas()メソッドを使用して、Pandas DataFrame形式に変換されています。

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>>> enum_series = F.points(
...     (100, "ON"),
...     (120, "ON"),
...     (130, "OFF"),
...     (150, "ON"),
...     (160, "OFF"),
...     name="enum",
... )
>>> enum_series.to_pandas()
                      timestamp value
0 1970-01-01 00:00:00.000000100    ON
1 1970-01-01 00:00:00.000000120    ON
2 1970-01-01 00:00:00.000000130   OFF
3 1970-01-01 00:00:00.000000150    ON
4 1970-01-01 00:00:00.000000160   OFF

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# enum_series は、特定のタイムスタンプに対して "ON" および "OFF" の値を持つポイントを作成しています。
# このデータを pandas の DataFrame に変換することで、タイムスタンプと値の関係を容易に観察できます。