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指定されたデルタで単一の time series のすべての値をシフトする関数を返します。
ポイント (timestamp, value) を持つ元の time series を delta でシフトすると、
結果として得られる値シフトされた time series はポイント (timestamp, value + delta) を持ちます。
FunctionNode) -> FunctionNode| 列名 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| timestamp | pandas.Timestamp | ポイントのタイムスタンプ |
| value | float | ポイントのシフトされた値 |
この関数は数値の series にのみ適用可能です。
Copied!1>>> series = F.points( 2... (100, 0.0), # タイムスタンプ100ナノ秒時点の値は0.0 3... (200, float("inf")), # タイムスタンプ200ナノ秒時点の値は無限大 (inf) 4... (300, 3.14159), # タイムスタンプ300ナノ秒時点の値は円周率に近い3.14159 5... (2147483647, 1.0), # タイムスタンプ約2.147秒時点の値は1.0 6... name="series" # シリーズの名前を"series"に設定 7... ) 8>>> series.to_pandas() 9 timestamp value 100 1970-01-01 00:00:00.000000100 0.00000 111 1970-01-01 00:00:00.000000200 inf 122 1970-01-01 00:00:00.000000300 3.14159 133 1970-01-01 00:00:02.147483647 1.00000
このコードは、特定の時間点での数値データを持つポイント系列を作成し、それをPandasデータフレームに変換しています。タイムスタンプはナノ秒単位で表現されており、Unixエポック（1970年1月1日00:00:00 UTC）からの経過時間を示しています。
Copied!1>>> value_shifted = F.value_shift(3.0)(series) 2>>> value_shifted.to_pandas() 3 timestamp value 40 1970-01-01 00:00:00.000000100 3.00000 51 1970-01-01 00:00:00.000000200 inf 62 1970-01-01 00:00:00.000000300 6.14159 73 1970-01-01 00:00:02.147483647 4.00000
このコードは、F.value_shift(3.0)関数を使用して、seriesの各要素に3.0を加算した新しいシリーズを生成しています。value_shifted.to_pandas()を呼び出すことで、シフトされた値が含まれるPandasデータフレーム形式で出力されます。ここで、timestampはデータのタイムスタンプを示し、value列にはシフトされた数値が表示されています。infは無限大を示しているため、元のデータ中に特異な値が含まれている可能性があります。
Copied!1>>> negative_value_shifted = F.value_shift(-3.0)(series) 2>>> negative_value_shifted.to_pandas() 3 timestamp value 40 1970-01-01 00:00:00.000000100 -3.00000 51 1970-01-01 00:00:00.000000200 inf # 無限大を表す値 62 1970-01-01 00:00:00.000000300 0.14159 73 1970-01-01 00:00:02.147483647 -2.00000
このコードは、series に含まれる値を -3.0 だけシフトさせる操作を行っています。その結果を Pandas データフレーム形式で表示しています。