我有一个时间序列数据集，有失败 (0) 或成功 (1) 的时间数据集很大，我如何在python中分析它？

如何解决我有一个时间序列数据集，有失败 (0) 或成功 (1) 的时间数据集很大，我如何在python中分析它？

我的数据集看起来像这样（一列时间和一列成功率）

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基本上是关于时间的列，以及关于成功的列（仅 1 或 0）

成功率是有规律的，比如 1001001，有时模式变得不规则，而我对模式变得不规则的时间很感兴趣。

所以问题是当我尝试在 matplotlib 上可视化它时，我得到的只是一个块，因为数据太大了。那么我应该如何研究这些数据呢？

谢谢你！

解决方法

一种可能性是：您考虑固定大小（例如 4 位）并构建马尔可夫转移矩阵。使用 4 位，您就有了一个 16 x 16 的矩阵。

当你有一个像 0100110110 这样的序列时，你的状态序列是： 0100 1001 0011 0110 1101 1011 等等

在您的矩阵中，您将单元格 (0100,1001) 增加 1，然后将单元格 (1001,0011) 增加 1，依此类推。

您现在可以将 16 x 16 矩阵可视化为热图。

考虑一下，您可能只需要一个 16 x 2 的数组，它查看前 4 位将计算下一位为 1 或 0 的概率。然后，您可以将其标准化为 0 到 1 之间的值。例如，您还可以采用 20 位序列中的前一个 1 数，并计算此类成功后紧跟 1 或 0 的次数。