python pandas 官网_时间序列的Python-Pandas随机抽样

你确定你需要一个更快的方法吗？你现在的方法没有那么慢。以下更改可能会简化，但不一定会更快：

步骤1：从数据帧列表中随机抽取一个样本(带替换项)rand_stocks = np.random.randint(0, len(data), size=batch_size)

可以将此数组rand_stocks视为要应用于数据帧系列的索引列表。该大小已经是批处理大小，因此不需要while循环和第156行的比较。在

也就是说，您可以迭代rand_stocks并访问股票，如下所示：

^{pr2}$

第二步：为你随机选择的每只股票获取一个随机的数据范围。在start_idx = np.random.randint(offset, len(stock)-timesteps)

d = data_t[start_idx:start_idx+timesteps]

我没有你的数据，但我把它放在一起：def random_sample(data=None, timesteps=100, batch_size=100, subset='train'):

if subset=='train': offset = 0 #you can obviously change this back

rand_stocks = np.random.randint(0, len(data), size=batch_size)

ret_data = []

for idx in rand_stocks:

stock = data[idx]

start_idx = np.random.randint(offset, len(stock)-timesteps)

d = stock[start_idx:start_idx+timesteps]

ret_data.append(d)

return ret_data

创建数据集：In [22]: import numpy as np

In [23]: import pandas as pd

In [24]: rndrange = pd.DateRange('1/1/2012', periods=72, freq='H')

In [25]: rndseries = pd.Series(np.random.randn(len(rndrange)), index=rndrange)

In [26]: rndseries.head()

Out[26]:

2012-01-02 2.025795

2012-01-03 1.731667

2012-01-04 0.092725

2012-01-05 -0.489804

2012-01-06 -0.090041

In [27]: data = [rndseries,rndseries,rndseries,rndseries,rndseries,rndseries]

测试功能：In [42]: random_sample(data, timesteps=2, batch_size = 2)

Out[42]:

[2012-01-23 1.464576

2012-01-24 -1.052048,

2012-01-23 1.464576

2012-01-24 -1.052048]

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