pythonでセンサデータを整理して機械学習したいと考えています。
データは時系列データで、indexに時間
で各時間に電圧が出力されています。
注意点として、時間感覚は一定ではなく0.01〜0.1秒感覚でランダムです。
10分ごとに0.1秒間のデータを抜き出したいのです。
■質問
①データを等間隔にするため例えば0.1秒刻みで偽データをいれる??方法を教えてください
②10分ごとにデータをうまく抜き出せないのですが、うまいやり方等ありますでしょうか?
疑問点1:indexの「時間」は「時刻」ですか? 疑問点2:10分ごとに0.1sの意味がよくわからなかったので、詳しい説明を求めます
疑問点2:データを等間隔にする為に偽データを入れるとか、捏造実験データでも作り出すのでしょうか?
整理したい、時系列センサデータのサンプルを提示してください。「0.01〜0.1秒間隔」ということは、1秒あたり10~100件のデータが取得されている(それが取得した時間と共に時系列データになっている)と理解して良いでしょうか?
・データは時系列データというご認識で間違いありません。データ挿入については、その後機械学習を考えていたので、データを落とさず保管して等間隔にすることをイメージしていました。
10分ごとに0.1秒間って、文字通り10分周期でサンプリングして、一時間に6点取れればそれで良いという理解でいいですか?
わたしのエスパー能力が低くてあなたが言う時系列データのイメージが湧かないので、言葉で説明せずにサンプルをください