Блог

У меня есть последовательность временных меток (в миллисекундной временной базе Unix), хранящихся в серии pandas. Каждая временная метка относится к измерению датчика. Чтобы получить частоту дискретизации, я могу просто вычесть последнюю временную метку из первой, а затем разделить на количество временных меток:

 # assuming df is my Series
sf = (df.iloc[-1] - df.iloc[1]) / len(df)
  

Но это не дает мне представления об изменении частоты дискретизации.

Как я могу вычислить стандартное отклонение частоты дискретизации?

Если у вас есть временные метки, сохраненные в числовой форме, я бы предложил просто проверить std интервала между двумя временными метками.

В вашем примере:

 df.diff().std()