Python中的时间序列数据低通滤波平滑处理

Question

我正在尝试使用LOWESS来平滑以下数据：

我想要获得一个平滑的线来过滤掉数据中的峰值。我的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import HourLocator, DayLocator, DateFormatter
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

file = r'C:...'
df = pd.read_csv(file) # reads data file   

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Time Local'], format='%d/%m/%Y  %H:%M')     

x = df['Date']  
y1 = df['CTk2 Level'] 

filtered = lowess(y1, x, is_sorted=True, frac=0.025, it=0)

plt.plot(x, y1, 'r')
plt.plot(filtered[:,0], filtered[:,1], 'b')

plt.show()

当我运行这段代码时，出现以下错误：

``` ValueError: 视图限制最小值-7.641460199922635e+16小于1且是无效的Matplotlib日期值。如果您将非日期时间值传递给具有日期时间单位的轴，则经常会发生这种情况。 ```

我的数据中的日期格式为07/05/2018 00:07:00。我认为问题在于LOWESS难以处理日期时间数据，但不确定？

请问你能帮我解决吗？

- James

Answer 1

Lowess不支持DateTimeIndex类型，而是将日期以自纪元以来的纳秒返回。幸运的是，可以轻松地进行转换：

smoothedx, smoothedy = lowess(y1, x, is_sorted=True, frac=0.025, it=0)
smoothedx = smoothedx.astype('datetime64[s]')

- chthonicdaemon

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你如何将日期转换为纳秒？ - Jimmy Zhao

@JimmyZhao 在这种情况下，它是通过 lowess 完成的。 x 是一个 DataTimeIndex，但返回的 smoothedx 只是一个浮点数数组。 - chthonicdaemon