Hallo! Der gestrige Abend war echt großartig gewesen! Danke, das hat echt Spaß gemacht, und ich habe selbst viel gelernt! Hier noch einmal der Link auf das Repository, welches wir am Anfang des Abends hatten: https://github.com/rzbrk/despiking/tree/master
Mit dem README sollte man in der Lage sein, jederzeit unsere Spielerein zu wiederholen. Dankenswerterweise hat mir Jonas die gemeinsam modifizierten Jupyter Notebooks zugeschickt. Ich habe sie einfach auf Github in einen neuen Branch gepackt. Dort liegt auch der exportierte BBB Chat als Textdatei. Den Branch könnt Ihr über folgende URL erreichen: https://github.com/rzbrk/despiking/tree/20210902_trolug Der Rest steht ja in unserem Etherpad: https://trolug.pads.ccc.de/2021-09 Jedenfalls werde ich mich in Zukunft intensiver mit pandas auseinandersetzen. Gestern habe ich doch gemerkt, dass selbst die Basics (wie greift man auf Spalten zu, wie auf Elemente, ...) noch nicht so sicher sitzen ... Viele Grüße Jan On Sun, Aug 29, 2021 at 12:38:14AM +0200, Jan Grosser wrote: > Hallo! > > Der nächste TroLUG-Termin rückt näher. Dieses Mal wollten wir uns dazu > unterhalten, wie man Spikes aus Zeitreihen herausfiltern kann. Spikes > sind dabei "Ausreißer", die aus verschiedenen Gründen entstehen können > und bei der Darstellung oder Verarbeitung von Daten viel Ärger erzeugen > können. > > Hintergrund ist mein Vortrag aus dem Mai zu Satelliten-Daten. Leider > hatten wir an dem Abend nicht mehr die Zeit, auf das Entfernen der > Spikes einzugehen. Das können wir gerne kommenden Donnerstag nachholen. > > Zu dem Thema kann man ganze Bücher füllen. Ich habe mal zwei Methoden > (Filtern über die erste Zeitableitung und mittels Moving Median Filter) > herausgepickt. Da ich bei dem Thema nun auch nicht so der Profi bin, > wollte ich das praktisch und anschaulich vorstellen und habe > dazu ein Jupyter Notebook erstellt (mit den Satelliten-Daten aus dem > Mai-Vortrag). Mathematik lassen wir bis auf die trivialen > Grundrechenarten außen vor. Das Notebook können wir gerne zusammen > durchgehen. > > Vielleicht hat ja jemand Lust auszuprobieren, wie man in Python einen > einfachen Bandpass-Filter implementiert und damit Spikes filtern könnte: > https://pythonnumericalmethods.berkeley.edu/notebooks/chapter24.04-FFT-in-Python.html > > Wer Lust auf das Thema hat, kann sich ja gerne im Eherpad eintragen: > https://trolug.pads.ccc.de/2021-09 > > Viele Grüße > Jan > > -- > > _ > ( ) ASCII Ribbon Campaign > X against HTML email and > / \ proprietary attachments > -- _ ( ) ASCII Ribbon Campaign X against HTML email and / \ proprietary attachments
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