注意:以下翻译的准确性尚未经过验证。这是使用 AIP ↗ 从原始英文文本进行的机器翻译。
创建一个对所有输入时间序列的引用,以便可以对其进行操作。
每个输入时间序列ID被转换为NodeCollection
中的一个元素,其中每个元素只是Foundry生态系统中现有时间序列的引用。
参数: *args (
*
str) – 用于创建NodeCollection
中时间序列引用的所有时间序列ID的参数。
返回: 传递的所有时间序列ID的:py`NodeCollection`。
返回类型: py:class:
`
NodeCollection
列名 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
series | str | 时间序列ID |
timestamp | pandas.Timestamp | 点的时间戳 |
value | Union[float, str] | 点的值 |
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>>> altimeter_series = F.series( ... "altimeter_aircraft-1", ... "altimeter_aircraft-2", ... ) # 创建一个序列对象,包含两个高度计数据系列,分别是飞机1和飞机2的高度计数据 >>> altimeter_series.to_pandas() # 将序列对象转换为Pandas数据框,以便更方便的数据处理和分析 series timestamp value 0 altimeter_aircraft-1 2024-09-06 07:00:00.000 -1.185493 1 altimeter_aircraft-1 2024-09-06 07:01:30.983 0.830117 2 altimeter_aircraft-1 2024-09-06 07:03:01.966 0.115240 3 altimeter_aircraft-1 2024-09-06 07:04:32.949 0.059973 4 altimeter_aircraft-1 2024-09-06 07:06:03.932 -0.290032 .. ... ... ... 495 altimeter_aircraft-2 2024-09-06 19:30:36.585 1.204543 496 altimeter_aircraft-2 2024-09-06 19:32:07.568 -1.183036 497 altimeter_aircraft-2 2024-09-06 19:33:38.551 0.216189 498 altimeter_aircraft-2 2024-09-06 19:35:09.534 -0.854239 499 altimeter_aircraft-2 2024-09-06 19:36:40.517 0.312806 # 输出的数据框中包含三个列:系列名称(series)、时间戳(timestamp)和对应的值(value)