Làm cách nào để tổng hợp thời gian trong Python?

Question

Tôi có hai chuỗi thời gian khác nhau với thời gian một phần chồng chéo:

import scikits.timeseries as ts 
from datetime import datetime 
a = ts.time_series([1,2,3], dates=[datetime(2010,10,20), datetime(2010,10,21), datetime(2010,10,23)], freq='D') 
b = ts.time_series([4,5,6], dates=[datetime(2010,10,20), datetime(2010,10,22), datetime(2010,10,23)], freq='D') 

mà đại diện cho sau dữ liệu:

Day: 20. 21. 22. 23. 
    a: 1 2 - 3 
    b: 4 - 5 6 

Tôi muốn tính toán một bình quân gia quyền trên mỗi ngày với các hệ số a (0,3) và b (0.7), trong khi bỏ qua các giá trị bị thiếu:

Day 20.: (0.3 * 1 + 0.7 * 4)/(0.3 + 0.7) = 3.1/1. = 3.1 
Day 21.: (0.3 * 2   )/(0.3  ) = 0.6/0.3 = 2 
Day 22.: (   0.7 * 5)/(  0.7) = 3.5/0.7 = 5 
Day 23.: (0.3 * 3 + 0.7 * 6)/(0.3 + 0.7) = 3.1/1. = 5.1 

khi lần đầu tiên tôi cố căn chỉnh các khoảng thời gian sau:

a1, b1 = ts.aligned(a, b) 

chuỗi thời gian tôi nhận được đeo mặt nạ đúng cách:

timeseries([1 2 -- 3], 
    dates = [20-Oct-2010 ... 23-Oct-2010], 
    freq = D) 

timeseries([4 -- 5 6], 
    dates = [20-Oct-2010 ... 23-Oct-2010], 
    freq = D) 

nhưng khi tôi làm a1 * 0.3 + b1 * 0.7, nó bỏ qua các giá trị, đó là hiện nay chỉ trong một chuỗi thời gian:

timeseries([3.1 -- -- 5.1], 
    dates = [20-Oct-2010 ... 23-Oct-2010], 
    freq = D) 

Tôi nên làm gì để nhận được sự chờ đợi?

timeseries([3.1 2. 5. 5.1], 
    dates = [20-Oct-2010 ... 23-Oct-2010], 
    freq = D) 

EDIT: Câu trả lời nên được áp dụng cũng đến hơn hai chuỗi thời gian ban đầu với trọng lượng khác nhau và các giá trị khác nhau mất tích.

Vì vậy, nếu chúng ta có bốn chuỗi thời gian với trọng lượng T1 (0.1), T2 (0.2), T3 (0.3) và T4 (0,4), trọng lượng của họ tại một dấu thời gian nhất định sẽ là:

  | T1 | T2 | T3 | T4 | 
weight  | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.4 | 
------------------------------------- 
all present | 10% | 20% | 30% | 40% | 
T1 missing |  | 22% | 33% | 45% | 
T1,T2 miss. |  |  | 43% | 57% | 
T4 missing | 17% | 33% | 50% |  | 
etc. 

Answer 1

Tôi có đã thử và tìm thấy điều này:

aWgt = 0.3 
bWgt = 0.7 

print (np.where(a1.mask, 0., a1.data * aWgt) + 
     np.where(b1.mask, 0., b1.data * bWgt))/(np.where(a1.mask, 0., aWgt) + 
               np.where(b1.mask, 0., bWgt)) 

# array([ 3.1, 2. , 5. , 5.1]) 

Điều này áp dụng cho câu hỏi được chỉnh sửa có nhiều lần đăng ký ban đầu. Nhưng hy vọng ai đó sẽ tìm thấy tốt hơn.

EDIT: Và đây là chức năng của tôi:

def weightedAvg(weightedTimeseries): 
    sumA = np.sum((np.where(ts.mask, 0., ts.data * weight) for ts, weight in weightedTimeseries), axis=0) 
    sumB = np.sum((np.where(ts.mask, 0., weight) for ts, weight in weightedTimeseries), axis=0) 
    return np.divide(sumA, sumB) 

weightedAvg(((a1, 0.3), (bb, 0.7))) 
# array([ 3.1, 2. , 5. , 5.1]) 

Works cho bất kỳ số ;-) chuỗi thời gian