问题标签 [resampling]

我有 2 个具有相同列但日期时间索引不同的数据框。我想重新采样其中一个以使用另一个的索引，并在另一个没有数据的索引中的任何日期从一个转发填充数据。

'a' 表示我想将其索引用作重采样参考的数据框。'b' 代表我想要重新采样和转发填充数据的数据框。'c' 代表我希望结果的样子。

请注意，“b”缺少“a”中存在的“2012-03-20”索引。“c”使用索引“2012-03-19”的“b”列中的数据填充索引“2012-03-20”的列

pandas 是否具有执行此操作的功能。

提前致谢。

皮尔

我正在从具有各种 c("s_size","re​​ps") 的 c("x","y","density") 列的数据帧中对行进行二次采样。Reps = 复制，s_size = 从整个数据帧中二次采样的行数。

这是行子样本函数：

这太慢了，我用应用函数尝试了几次，但没有运气。我将从 1:250 开始为每个 s_size 做大约 1,000-10,000 次重复。

让我知道你的想法！提前致谢。

==================================================== ======================= 更新编辑：从中采样的示例数据： https ://www.dropbox.com/s/47mpo36xh7lck0t/density.csv

Joran 在函数中的代码（在 source function.R 文件中）：

调用函数

输出数据，不幸的是带有此警告消息：

我有一个纵向数据集，其中包含所有个人的每个观察的一行。每次观察都有几个测量值，其中一些可能会丢失。个人的观察数量变化很大，并且有大量的辍学。这是数据集的一部分

我需要的是从该数据集中生成引导样本，其中保留了各个集群，这样如果对个体进行采样，则该 ID 的整个观察集都会进入引导样本。当然，一个人可能会被多次采样，在这种情况下，它应该输入重新采样的数据适当的次数，并且理想情况下会收到一个更改的 ID 号，例如 10056.1、10056.2。

现在，我将尽力解决这个问题，但如果有人对我如何快速做到这一点有任何想法，我将不胜感激。

编辑：我最终使用了什么

我正在使用 gstreamer 从视频中提取音频并将音频重新采样为不同的采样率。我的管道适用于文件到文件的对话，但我无法正确设置流式传输案例以将其链接到插孔接口：

文件到文件（效果很好）：

gst-launch-0.10 filesrc location=/data/Opinion.flv ！播放器！音频/MPEG！解码器！音频转换！音频/x-raw-int，通道=1！音频重采样！音频/x-raw-int，速率=16000，深度=16！波浪！文件接收器位置=./recordingOut2.wav

要流式传输的文件（不起作用）：

gst-launch-0.10 filesrc location=/data/Opinion.flv ！播放器！音频/MPEG！解码器！音频转换！音频/x-raw-int，通道=1！音频重采样！音频/x-raw-int，速率=16000，深度=16！插孔音频接收器

警告：错误的管道：无法将 audioresample0 链接到 jackaudiosink0

以下管道运行，但输出的采样率错误：

gst-launch-0.10 filesrc location=/data/Opinion.flv ！播放器！音频/MPEG！解码器！音频转换！音频重采样！插孔音频接收器

你有什么发现我做错了吗？

可以重新采样音频并通过管道传输到流输出吗？

我已经四处寻找，但没有找到任何相关的解决方案。您的任何见解/指针将不胜感激！

This is the first time I post to this forum, and I want to say from the start I am not a skilled programmer. So please let me know if the question or code were unclear!

I am trying to get the 95% confidence interval (CI) for an interaction (that is my test statistic) by doing bootstrapping. I am using the package "boot". My problem is that for every resample, I would like the randomization to be done within subjects, so that observations from different subjects are not mixed. Here is the code to generate a dataframe similar to mine. As you can see, I have two within-subjects factors ("Num" and "Gram" and I am interested in the interaction between both):

This is the code I used to get the empirical interaction value:

As you can see, the interaction between my two factors is -348. I want to get a bootstrap confidence interval for this statistic, which I can generate using the "boot" package:

My problem is that I think the resamples should be generated without mixing the individual subjects observations: that is, to generate the new resamples, the observations from subject 1 (S1) should be shuffled within subject 1, not mixing them with the observations from subjects 2, etc... I don't know how "boot" is doing the resampling (I read the documentation but don't understand how the function is doing it)

Does anyone know how I could make sure that the resampling procedure used by "boot" respects subject level information?

Thanks a lot for your help/advice!

我正在尝试捕获 Android 的系统输出音频数据。现在我通过修改AudioFlinger中的代码来实现它。我能够捕获它并将其写入文件。而且效果很好。但是我被要求使用的编码器只支持 48kHz，而 AudioFlinger 给了我 44100Hz 的数据。有什么方法可以在 Android 中将采样频率设置为 48KHz。

这就是我的数据框：

当我尝试重新采样时，我得到了一个未“实现的错误”。

我的代码就是例如b.resample('5Min', how = 'ohlc')

我正在将多个时间序列电子表格读入一个熊猫数据帧，并将它们与一个常见的熊猫日期时间索引连接在一起。记录时间序列的数据记录器不是 100% 准确，这使得重新采样非常烦人，因为根据时间是略高于还是略低于采样间隔，它会创建 NaN 并开始使我的系列看起来像一条折线。这是我的代码

这是索引的一个想法：

数据索引

类'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2012-08-27 12:05:00.000002, ..., 2013-07-12 15:10:00.000004] 长度：91910，频率：无，时区：无

将索引四舍五入到最接近的分钟的最快和最通用的方法是什么？

我有一个已导入 MATLAB 的 wav 文件，样本频率为 44.1 kHz。我正在尝试将此音频文件重新采样为 22.05 kHz，然后将其恢复为 44.1 kHz。但是，我对如何在 MATLAB 中使用 resample 函数感到困惑，如果这甚至是我应该用来执行此操作的函数。任何帮助将不胜感激。谢谢！

我不清楚图像处理中重采样和插值之间的区别。如果我有一个 geotiff 并且我想提高它的分辨率，我应该使用最近邻居等重采样方法，对吗？例如，我找到了 gdalwarp 函数来执行此操作。
那么插值方法，即克里金法呢？如果我的数据不是均匀分布的会更好吗？如果我还想考虑数字高程模型来校正我的图像怎么办？非常感谢您的帮助，很抱歉造成混淆。

劳拉