У меня есть pandas временной ряд с подробными данными за несколько дней. Я хотел бы l oop для временного ряда, состоящего из одного дня данных, и для каждого такого l oop для подробных данных. Это возможно и как?
Я знаю о методе .iterrows (), поэтому я могу управлять l oop в течение одного дня.
РЕДАКТИРОВАТЬ: данные могут выглядят примерно так:
dti = pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-08', freq='min')
n = len(dti)
x = np.random.randn(n)
y = np.random.randn(n)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}, index=dti)
# we haven't got data from say 00:00 to 00:06
for i in range(1,9):
df.loc[f'2018-01-0{i} 00:00:00':f'2018-01-0{i} 06:00:00', 'x'] = np.nan
df.loc[f'2018-01-0{i} 00:00:00':f'2018-01-0{i} 06:00:00', 'y'] = np.nan
df.dropna()
Тогда для каждого дня, df.loc['2018-01-01'], df.loc['2018-01-03'] et c Я хотел бы взять первые 50 наблюдений, сделать некоторые вычисления [чтобы быть точным, в данном случае Я хочу выполнить линейную регрессию между 50 наблюдениями двух столбцов и сохранить коэффициент «наклона»] и поместить результат в новый столбец в 50-й строке соответствующего дня в df, затем выполнить наблюдение 2 до 51, выполните те же вычисления и поместите результат в 51-ю строку соответствующего дня в df, et c. Это лучшее объяснение, которое я могу дать!
Большое спасибо за любую помощь!