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単一の時系列の各値に、指定した係数を乗算する関数を返します。
点 (timestamp, value) を持つソース時系列を factor でスケーリングすると、
スケーリング後の時系列の点は (timestamp, value * factor) になります。
FunctionNode) -> FunctionNode| 列名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| timestamp | pandas.Timestamp | 点のタイムスタンプ |
| value | Float | スケーリング後の点の値 |
この関数は数値の時系列にのみ適用できます。
Copied!1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13>>> series = F.points( ... (100, 0.0), ... (200, float("inf")), ... (300, 3.14159), ... (2147483647, 1.0), ... name="series" ... ) >>> series.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000100 0.00000 1 1970-01-01 00:00:00.000000200 inf 2 1970-01-01 00:00:00.000000300 3.14159 3 1970-01-01 00:00:02.147483647 1.00000
Copied!1 2 3 4 5 6 7>>> scaled = F.scale(1.5)(series) >>> scaled.to_pandas() timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000100 0.000000 1 1970-01-01 00:00:00.000000200 inf 2 1970-01-01 00:00:00.000000300 4.712385 3 1970-01-01 00:00:02.147483647 1.500000