Я изо всех сил пытаюсь найти подходящий способ использования панд для хранения количеств и массива 1-сигма в качестве атрибута pd.Series
data
.В настоящее время я передаю экземпляр класса pd.Series
и манипулирую им, используя свойства и т. Д.:
import numpy as np
import pandas as pd
class TimeSeriesHandler:
def __init__(self, time_series: pd.Series):
self._time_series = time_series
self.sigmas = np.zeros(self.number_of_timestamps)
@property
def timestamps(self) -> np.array:
return self._time_series.index.values
@property
def number_of_timestamps(self) -> np.array:
return self.timestamps.shape[0]
..., а затем использую его следующим образом:
time_series = pd.Series(data=[3,2,3,2], index=[1,2,3,4])
time_series_handler = TimeSeriesHandler(time_series)
, который представляетколичества, которые меня интересуют. Но каждая из этих величин имеет ошибку в 1 сигма, скажем, sigmas = [1,2,1,3]
.
Есть какие-нибудь предложения о том, как мне справиться, пожалуйста? Является ли хорошей идеей иметь отдельный экземпляр временного ряда для sigmas
- это будет означать излишнее дублирование значения index
(или timestamps
).
Спасибо за любую помощь здесь.