如何在python中计算时间序列的平均值和最大增、减

我试图用Python计算时间序列的以下特性：

• 平均增减
• 最大增减量

但我不知道如何快速、简单、正确地完成它。也许是用numpy或scipy

我很高兴能得到任何帮助

我发现了以下特征的数学解释：

---

非常感谢

如果数据在列表中，您可以将其切分。例如：

a = [2,6,8,4,5,9]
b = a[:-1]
c = a[1:]

x = np.random.random_integers(0, 10, 20)
print(x)
# [10 10  5  4  2 10  8  9 10  2  2  0  7  3  8  6  4  1  3 10]

dx = np.diff(x)
print(dx)
# [ 0 -5 -1 -2  8 -2  1  1 -8  0 -2  7 -4  5 -2 -2 -3  2  7]

increases = dx[dx > 0]
print(increases)
# [8 1 1 7 5 2 7]

print(increases.mean())
# 4.42857142857

print(increases.max())
# 8

因此，您可以使用

max([j-i for (i,j) in zip(b,c)])

如果使用numpy的数据量很大，而且实际上会更容易，只需将“a”设为numpy.array，您就可以通过以下方式获得最大增量：

numpy.max(c-b)

可以使用计算数组中连续元素之间的差异，然后使用布尔索引选择正值（对应于增加）或负值（对应于减少）。从那里，你可以得到平均值，max等等

例如：

a = [2,6,8,4,5,9]
b = a[:-1]
c = a[1:]

x = np.random.random_integers(0, 10, 20)
print(x)
# [10 10  5  4  2 10  8  9 10  2  2  0  7  3  8  6  4  1  3 10]

dx = np.diff(x)
print(dx)
# [ 0 -5 -1 -2  8 -2  1  1 -8  0 -2  7 -4  5 -2 -2 -3  2  7]

increases = dx[dx > 0]
print(increases)
# [8 1 1 7 5 2 7]

print(increases.mean())
# 4.42857142857

print(increases.max())
# 8

---

这真是一个干净又好的解决方案。非常感谢你