開発者ツールチェーンFoundryTSAPI リファレンスfunctions.mean

注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。

foundryts.functions.mean

foundryts.functions.mean()

複数の入力時系列で、同じタイムスタンプを持つすべての点の平均を計算する関数を返します。

結果の時系列は、すべての入力時系列のすべてのタイムスタンプの和集合であり、各タイムスタンプには、 そのタイムスタンプに対して入力全体に存在する値の平均が含まれます。

  • 戻り値: 複数の時系列を入力として受け取り、すべてのタイムスタンプの和集合を含む単一の時系列を生成する関数です。 各タイムスタンプの値は、入力時系列で同じタイムスタンプを持つすべての点の平均です。
  • 戻り値の型: (NodeCollection) -> FunctionNode

Dataframe スキーマ

列名データ型説明
timestamppandas.Timestamp点のタイムスタンプ
valueFloat点の値
関連項目

sum()

注

この関数は数値系列にのみ適用できます。

例

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 >>> series_1 = F.points( ... (0, 0.0), ... (100, 100.0), ... (140, 140.0), ... (200, 200.0), ... name="series-1" ... ) >>> series_2 = F.points( ... (100, 200.0), ... (120, 220.0), ... (130, 330.0), ... (150, 350.0), ... (160, 460.0), ... name="series-2" ... ) >>> series_1.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 >>> series_2.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000100 200.0 1 1970-01-01 00:00:00.000000120 220.0 2 1970-01-01 00:00:00.000000130 330.0 3 1970-01-01 00:00:00.000000150 350.0 4 1970-01-01 00:00:00.000000160 460.0
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 >>> mean_series = F.mean()([series_1, series_2, series_2]) >>> mean_series.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000000 0.000000 1 1970-01-01 00:00:00.000000100 166.666667 2 1970-01-01 00:00:00.000000120 220.000000 3 1970-01-01 00:00:00.000000130 330.000000 4 1970-01-01 00:00:00.000000140 140.000000 5 1970-01-01 00:00:00.000000150 350.000000 6 1970-01-01 00:00:00.000000160 460.000000 7 1970-01-01 00:00:00.000000200 200.000000