EventSeries[{{t1,v1},{t2,v2},…,{tn,vn}}]
時点 tiで値 viを持つ事象系列を表す.
EventSeries[tvspec]
時刻と値の指定に tvspec を用いる.
EventSeries[vspec,tspec]
時点が tspec で指定され,値が vspec で与えられる事象系列を表す.
EventSeries[vspec,tspec,{com1,com2,…}]
事象系列の成分キーとして com1,com2,… を指定する.
EventSeries
EventSeries[{{t1,v1},{t2,v2},…,{tn,vn}}]
時点 tiで値 viを持つ事象系列を表す.
EventSeries[tvspec]
時刻と値の指定に tvspec を用いる.
EventSeries[vspec,tspec]
時点が tspec で指定され,値が vspec で与えられる事象系列を表す.
EventSeries[vspec,tspec,{com1,com2,…}]
事象系列の成分キーとして com1,com2,… を指定する.
詳細とオプション
- EventSeries は,時間における離散的な事象の系列を表現する.各事象に対して成分値を持つ可能性はあるが,データ点間には値が仮定されない.
- 事象系列は,通常,離散的な事象を表現するために用いられる.徐々に変化するものを表すためのものではない.
- 次は,典型的な事象系列の用例である.
-
自然 日の出,日食,稲妻,満潮,洪水,地震,... 社会 金融の反転,突発的事象,景気後退の開始,交通事故,犯罪事象,戦争事象,... 技術 自動車の通過,サーバ呼び出し,ページ要求,ディスク障害,... 医療 発病,心房除細動,不整脈,REM睡眠の開始,... - EventSeriesオブジェクトは,常に"Timestamp"列および任意数の成分列を持つTabularオブジェクトとしてみなすことができる.Tabular[EventSeries[…]]はTabularオブジェクトに変換される.
- TimeSeriesから,零交差,極大交差,その他の事象等を検出することでEventSeriesが取得できる.そのような変換はTimeSeriesEventsが提供する.
- 事象を数える,値を累積する,または局所的な事象ト率を計算することで,EventSeriesからTimeSeriesが導出できる.そのような変換はEventSeriesAccumulateによって提供される.
- 以下は,使用可能な時間と値の指定 tvspec である.
-
{{t1,v1},{t2,v2},…,{tn,vn}}, 時間と値のペアの集合 timesvalues 時間と値を個別に Tabular[…] Tabularオブジェクト - 時間と値のペアの集合は,入力において順序付けられている必要はないが,出力では自動的に順序付けられ,パスを形成する.
- 以下の時間指定 tspec が使用できる.
-
{{t1,t2,…,tn}} 時点
のリスト{TabularColumn[…]} 時点のTabularColumn - さらに,値が存在する場合は,以下の tspec を用いてタイムスタンプが自動的に計算できる.
-
Automatic
個の値について
{tmin} 
{tmin,tmax} 自動の
について
{tmin,Automatic,dt} 
- ti,tmin,tmax は数値またはDateObjectのインスタンスであり得る.dt は,数値,時間的なQuantity,あるいは日付型であり得る.これには"BusinessDay","Weekday","Weekend","BeginningOfMonth","EndOfMonth",MondayからSundayまでが含まれる.
- 以下の値指定 vspec を使うことができる.
-
{v1,v2,…,vn} 値のリスト <|"com1"{v11,v12,…},…|> 成分"comi"に対して値{vi1,vi2,…} <||> 値なし c 明示的なタイムスタンプについて固定値 c Tabular[…], TabularColumn[…] 値のTabularまたはTabularColumn - EventSeries[tes,options]は,時系列または事象系列 tes について指定されたオプションを持つEventSeriesオブジェクトを返す.
- EventSeriesオブジェクト es の特性は es["property"]で取得できる.
- 使用可能な特性のリストは es["Properties"]で取得できる.
- 以下は,使用可能なタイムスタンプの特性である.
-
"Timestamps" タイムスタンプ{t1,…} "FirstTimestamp" 最初のタイムスタンプ "LastTimestamp" 最後のタイムスタンプ "Dates" DateObjectのリストとしてのタイムスタンプ "Times" AbsoluteTimeのリストとしてのタイムスタンプ "FirstDate", "FirstTime" DateObjectまたはAbsoluteTimeとしての最初のタイムスタンプ "LastDate", "LastTime" DateObjectまたはAbsoluteTimeとしての最後のタイムスタンプ - 次は,使用可能な値の特性である.
-
"Values" TabularオブジェクトまたはTabularColumnオブジェクトとしての値 "NormalValues" リスト{v1,…}としての値 "FirstValue" 最初のタイムスタンプにおける値 v1 "LastValue" 最後のタイムスタンプにおける値 "ValueType" 単純な時系列の値の型 "ComponentKeys" パス成分のキー "ComponentTypes" パス成分のタイプ - 次は,使用可能な一般特性である.
-
"Tabular" 時系列をTabularオブジェクトに変換する "NormalPath" 順序付きのタイムスタンプと値のペア{{t1,v1},…} "Path" AbsoluteTimeとしてのタイムスタンプがあるパス "DatePath" DateObjectとしてのタイムスタンプがあるパス "PathLength" パスの長さ "PathComponents" 多変量パスを一変量成分に分割する "PathFunction" 時間の関数としてのもとの時系列オブジェクト - Normal[es]は es["NormalPath"]に等しい.
- EventSeriesは次のオプションを取る.
-
ComponentKeys Automatic パス成分のキー CalendarType Automatic 使用する暦の種類 DateGranularity Automatic 暦のタイムスタンプの粒度 HolidayCalendar Automatic 使用する祝日暦 TimeZone Automatic 使用する時刻帯 DateFunction Automatic 日付を標準形式に変換する方法 MergingFunction Automatic 重複するタイムスタンプの値を統合する方法 MetaInformation <||> 追加のメタ情報を含めるかどうか MissingDataMethod None 欠損値に使用する方法 TemporalRegularity Automatic データが規則的であると仮定するかどうか TimeObservationWindow Automatic タイムスタンプの時間領域を指定する ValueDimensions Automatic 値の次元 - ValueDimensions->dim の設定は,値 vijが次元 dim であると指定する.
例題
すべて開く すべて閉じる例 (3)
events = {DateObject[{2022, 1, 1}], DateObject[{2022, 1, 13}], DateObject[{2022, 2, 17}], DateObject[{2022, 3, 2}]};es = EventSeries[<||>, {events}]es["Timestamps"]//NormalTimelinePlot[%, PlotRange -> All]times = {1, 2, 5, 12};
vals = {"a", "b", "c", "d"};es = EventSeries[vals, {times}]Normal[es]es = EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, {"a", "b"}]es[Today]es["Values"]Normal[es]スコープ (24)
作成 (6)
EventSeries[{{DateObject[{2025, 1, 3}, "Day"], 0.1}, {DateObject[{2025, 1, 10}, "Day"], 0.5}, {DateObject[{2025, 1, 12}, "Day"], 0.3}}]EventSeries[{DateObject[{2025, 1, 3}, "Day"] -> 0.1, DateObject[{2025, 1, 10}, "Day"] -> 0.5, DateObject[{2025, 1, 12}, "Day"] -> 0.3}]EventSeries[<|DateObject[{2025, 1, 3}, "Day"] -> 0.1, DateObject[{2025, 1, 10}, "Day"] -> 0.5, DateObject[{2025, 1, 12}, "Day"] -> 0.3|>]EventSeries[{{0.1, "cat"}, {0.5, "dog"}, {0.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}]EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, {"a", "b"}]EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, ComponentKeys -> {"a", "b"}]EventSeries[{"cat", "dog", "fox", "cow"}, {Yesterday, Automatic, Quantity[2, "Weeks"]}]%//NormalEventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {Yesterday, Automatic, Quantity[2, "Weeks"]}, {"a", "b"}]vals = {19, 16, 9, 3, 7, 2};EventSeries[vals, {10}]Normal[%]vals = {19, 16, 9, 3, 7, 2};EventSeries[vals, {10, 50}]Normal[%]s = {19, 16, 9, 3, 7, 2, 17, 10, 6, 12};es = EventSeries[s, {"2001", "2010"}]MinimumTimeIncrement[es]DateListPlot[es, Filling -> Axis, Joined -> False]抽出 (3)
es = EventSeries[RandomDate[3] -> {{0.1, "cat"}, {0.2, "dog"}, {0.3, "fox"}}, ComponentKeys -> {"a", "b"}]es["Values"]es[[All, "a"]]Values[%]Normal[%]es[[All, {"a"}]]Values[%]es[[All, {"b", "a"}]]Tabularオブジェクトとして与えられた値で事象系列を作成する:
ToTabular[{"a" -> {.1, .2, .3}, "b" -> {"cat", "dog", "fox"}}, "Columns"]es = EventSeries[%, {RandomDate[3, DateGranularity -> "Day"]}]es["Timestamps"]Normal[%]es["Timestamps"]["ElementType"]es = EventSeries[{RGBColor[0.803921568627451, 0.30980392156862746, 0.07058823529411765], RGBColor[1., 0.7254901960784313, 0.09411764705882353], RGBColor[0.9568627450980393, 0.796078431372549, 0.13725490196078433], RGBColor[0.9529411764705882, 0.9803921568627451, 0.5725490196078431], RGBColor[0.4117647058823529, 0.592156862745098, 0.4], RGBColor[0.30980392156862746, 0.47058823529411764, 0.34509803921568627], RGBColor[0.2980392156862745, 0.28627450980392155, 0.5490196078431373], RGBColor[0.27058823529411763, 0.1843137254901961, 0.3764705882352941], RGBColor[0.8784313725490196, 0.10196078431372549, 0.20784313725490197], RGBColor[0.8, 0.058823529411764705, 0.07450980392156863]}, {DateObject[{2025, 1, 1}]}]TimeSeriesWindow[es, {DateObject[{2025, 1, 3}], DateObject[{2025, 1, 7}]}]Normal[%]基本的な用法 (3)
TimeSeriesInsertを使って欠損値を挿入する:
es = EventSeries[{7, 10, 17, 22, Missing[], 34, 35, 36, 44, 46}, {1}];es[5]ins = TimeSeriesInsert[es, {5, 27}];ins[5]ListPlot[#, Filling -> Axis]& /@ {es, ins}TimeSeriesRescaleを使って0から20までになるように事象系列を再スケールする:
es = EventSeries[{{0, 3}, {1, 5}, {2, 7}, {3, 2}, {4, 5}}];rs = TimeSeriesRescale[es, {0, 20}];ListPlot[#, Filling -> Axis]& /@ {es, rs}TimeSeriesShiftを使って系列を前に2シフトする:
sh = TimeSeriesShift[es, 2];ListPlot[{es, sh}, Filling -> Axis]es1 = EventSeries[{11, 12, 13}, {0}];
es2 = EventSeries[{14, 15, 16}, {0}];es1 - es2%//NormalTimeSeriesThreadを使って最大事象系列を計算する:
TimeSeriesThread[Max@@#&, {es1, es2}];%//Normal値がある事象系列 (6)
v = {3, 8, 4, 11, 9, 2};
t = {1, 3, 5, 7, 8, 10};ListPlot[EventSeries[v, {t}], Filling -> Axis]値をTabularオブジェクトとして与える:
times = {.1, .5, 1, 2};
data = Tabular[Association["RawSchema" -> Association["ColumnProperties" ->
Association["a1" -> Association["ElementType" -> "Integer64"],
"a2" -> Association["ElementType" -> "InertExpression"]], "KeyColumns" -> None,
"Backend" -> "WolframKernel"], "BackendData" ->
Association["ColumnData" -> DataStructure["ColumnTable",
{{TabularColumn[Association["Data" -> {{1, 2, 3, 1}, {}, None}, "ElementType" ->
"Integer64"]], TabularColumn[Association["Data" -> {{a, b,
c, d}, {}, None}, "ElementType" -> "InertExpression",
"CachedOriginalExpression" -> {a, b, c,
d}]]}}]]]];es = EventSeries[times -> data]es["Values"]数値的でリスト可能な関数は,事象系列の値に自動的に縫い込まれる:
es = EventSeries[{3, 4, 2, 7, 8, 5, 10}]Sin[es + 1]Normal[%]es ^ 2Normal[%]同一のタイムスタンプを持つ複数の事象系列を結合すると,値に対して縫い込まれる:
EventSeries[{{1, Subscript[x, 1]}, {2, Subscript[x, 2]}, {3, Subscript[x, 3]}}] + EventSeries[{{1, Subscript[y, 1]}, {2, Subscript[y, 2]}, {3, Subscript[y, 3]}}]Normal[%]TimeSeriesThreadを使って2つの事象系列間の最大値を計算する:
es1 = EventSeries[{a, b, c}, {{0, 1, 2}}];
es2 = EventSeries[{d, e, f}, {{0, 1, 2}}];TimeSeriesThread[Max, {es1, es2}]%//Normales = EventSeries[TimeEventSeries`TimestampData[Association["UniformlySpacedQ" -> True, "Count" -> 100,
"Endpoints" -> TabularColumn[Association["Data" -> {{0, 99}, {}, None},
"ElementType" -> "Integer64"]], "MinimumTimeIncrement" -> 1, "Calle ... , 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1,
0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0}, {}, None},
"ElementType" -> "Integer64"]], Association["TimeObservationWindow" -> Interval[{0, 99}]]];tot = TimeSeriesAggregate[es, 10, Total]ListLinePlot[{es, tot}, Joined -> {False, True}, InterpolationOrder -> 0, Filling -> {1 -> 0}, PlotRange -> All]成分キー (6)
EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, {"a", "b"}]Tabularへの変換を使ってデータを表示する:
Tabular[%]与えられたリストが不完全なときは,成分キーが自動的に加えられる:
EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, {"number"}]ColumnKeys[%]EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, {}]ColumnKeys[%]成分キーの引数のAutomatic値は入力キーを保持する:
tab = Tabular[Association["RawSchema" -> Association["ColumnProperties" ->
Association["K1" -> Association["ElementType" -> "Real64"],
"K2" -> Association["ElementType" -> "String"]], "KeyColumns" -> None,
"Backend" -> "WolframKernel"], "Options" -> {},
"BackendData" -> Association["ColumnData" -> DataStructure["ColumnTable",
{{TabularColumn[Association["Data" -> {{0.1, 0.2, 0.3}, {}, None},
"ElementType" -> "Real64"]], TabularColumn[Association[
"Data" -> {{3, {0, 3, 6, 9}, "catdogfox"}, {}, None}, "ElementType" -> "String"]]}}]]]];EventSeries[tab, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, Automatic]Tabular[%]tab = Tabular[Association["RawSchema" -> Association["ColumnProperties" ->
Association["K1" -> Association["ElementType" -> "Real64"],
"K2" -> Association["ElementType" -> "String"]], "KeyColumns" -> None,
"Backend" -> "WolframKernel"], "Options" -> {},
"BackendData" -> Association["ColumnData" -> DataStructure["ColumnTable",
{{TabularColumn[Association["Data" -> {{0.1, 0.2, 0.3}, {}, None},
"ElementType" -> "Real64"]], TabularColumn[Association[
"Data" -> {{3, {0, 3, 6, 9}, "catdogfox"}, {}, None}, "ElementType" -> "String"]]}}]]]];EventSeries[tab, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, {"a", "b"}]Tabular[%]成分キーの値がNoneのとき,出力の事象系列は明示的な成分がない単純なものになる:
tab = Tabular[Association["RawSchema" -> Association["ColumnProperties" ->
Association["K1" -> Association["ElementType" -> "Real64"],
"K2" -> Association["ElementType" -> "String"]], "KeyColumns" -> None,
"Backend" -> "WolframKernel"], "Options" -> {},
"BackendData" -> Association["ColumnData" -> DataStructure["ColumnTable",
{{TabularColumn[Association["Data" -> {{0.1, 0.2, 0.3}, {}, None},
"ElementType" -> "Real64"]], TabularColumn[Association[
"Data" -> {{3, {0, 3, 6, 9}, "catdogfox"}, {}, None}, "ElementType" -> "String"]]}}]]]];EventSeries[tab, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, None]Tabular[%]入力キーがないとき,Automatic値は単純な成分入力を保持する:
EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, Automatic]Tabular[%]オプション (12)
CalendarType (1)
CalendarTypeを使い,タイムスタンプを特定の暦の日付として指定する:
EventSeries[Range[5], {{2014, 2, 14}, Automatic, "Day"}, CalendarType -> "Jewish"]EventSeries[Range[5], {{2014, 2, 14}, Automatic, "Day"}]Component Keys (1)
デフォルトで,明示的な成分がないデータは単純な事象系列になる:
EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}]Tabularへの変換を使ってデータを示す:
Tabular[%]EventSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, ComponentKeys -> {"a", "b"}]Tabular[%]DateFunction (2)
デフォルトで,日付粒度は入力のタイムスタンプから推測される:
EventSeries[Range[3], {Today}]%["Timestamps"]["ElementType"]DateFunctionを使って入力のタイムスタンプの粒度を変換する:
TimeSeries[Range[3], {Today}, DateFunction -> Function[DateObject[#, "Year"]]]%["Timestamps"]["ElementType"]DateListを使って曖昧な日付文字列を解釈する関数を定義する:
data = {{"06/01/06", 8}, {"07/01/06", 10}, {"08/01/06", 12}, {"09/01/06", 14}, {"10/01/06", 15}, {"11/01/06", 20}};EventSeries[data, DateFunction :> (DateList[{#, {"Month", "Day", "YearShort"}}]&)]EventSeries[data, DateFunction :> (DateList[{#, {"Day", "Month", "YearShort"}}]&)]EventSeries[data, DateFunction :> (DateList[{#, {"YearShort", "Month", "Day"}}]&)]DateGranularity (1)
HolidayCalendar (1)
HolidayCalendarを使って指定された国の営業日を可視化する:
EventSeries[ConstantArray[1, 40], {{2025, 11, 1}, Automatic, "BusinessDay"}, HolidayCalendar -> "UnitedStates"]DateListPlot[%, Joined -> False, Filling -> Axis]MergingFunction (1)
デフォルトで,重複するタイムスタンプは,EventSeriesの作成中にはマージされない:
times = {0.2, 0.5, 0.5, 0.9, 1.2};
vals = Range[Length[times]];EventSeries[vals, {times}]//NormalEventSeries[vals, {times}, MergingFunction -> Total]//NormalMetaInformation (1)
MissingDataMethod (1)
missd = {2, 1, 3, Missing[], 2, 1, 2, Missing[], 6, 2, 5};es = EventSeries[missd, Automatic]Normal[es]MissingDataMethodを使って欠損値を定数で置換する:
EventSeries[missd, MissingDataMethod -> {"Constant", c}]Normal[%]EventSeries[missd, MissingDataMethod -> "Mean"]Normal[%]TemporalRegularity (1)
TimeObservationWindow (1)
デフォルトで,時間の観測窓はタイムスタンプの範囲から推定される:
times = {.2, .3, .5, .8};EventSeries[<||>, {times}]%["TimeObservationWindow"]EventSeries[<||>, {times}, TimeObservationWindow -> Interval[{0, 1}]]%["TimeObservationWindow"]TimeZone (1)
EventSeriesの時刻帯を指定する:
es = EventSeries[{1, 2, 3}, {Yesterday}, TimeZone -> -3]es["Dates"]es["TimeZone"]アプリケーション (5)
注目すべき日付 (1)
es = EventSeries[TimeEventSeries`TimestampData[Association["UniformlySpacedQ" -> False,
"Timestamps" -> TabularColumn[Association[
"Data" -> {45, {{NumericArray[{-86876, -85530, -82808, -79914, -77314, -74071, -73953,
-71913, -6832 ... Dwight D. EisenhowerLyndon B. JohnsonRonald ReaganRichard M. NixonGerald FordJohn F. \
KennedyGeorge H.W. BushJimmy CarterJoseph R. BidenDonald TrumpGeorge W. BushBill ClintonBarack \
Obama"}, {}, None}, "ElementType" -> "String"]], Association[]];TimelinePlot[es["Timestamps"]]AssociationThreadを使って日付を名前とともにプロットする:
TimelinePlot[AssociationThread[es["Values"] -> es["Timestamps"]]]DateHistogram[es["Timestamps"], "Month", DateReduction -> "Year"]birthdays = Transpose[{es["Values"], Map[DateValue[#, {"Month", "Day"}]&, es["Timestamps"]]}];Select[GatherBy[birthdays, Last], Length[#] > 1&]地震 (1)
es = EventSeries[TimeEventSeries`TimestampData[Association["UniformlySpacedQ" -> False,
"Timestamps" -> TabularColumn[Association[
"Data" -> {57, {{{1420607228000, 1420607235000, 1421984847000, 1422413000000, 1422874189000,
1423681 ...
39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61},
"TimeObservationWindow" -> DateInterval[{{{2015, 1, 6, 23, 7, 8.}, {2015, 5, 15, 14, 26, 55.}}},
"Instant", "Gregorian", -6., "UT", Automatic]]];DateListPlot[es, Filling -> 0, Joined -> False]Histogram[es, {"Log", {5.75, 10, 0.25}}, ScalingFunctions -> "Log"]指定された時間間隔内にマグニチュード7以上の地震が起こる条件付き確率を求める:
NProbability[m ≥ 7., mes["Values"]]フィットネス (1)
イリノイ州シャンペーンを起点とする地理的参照点とがある1日の歩数の累積合計を比較する:
stepdata = EventSeries[TimeEventSeries`TimestampData[Association["UniformlySpacedQ" -> True, "Count" -> 91,
"Endpoints" -> TabularColumn[Association[
"Data" -> {2, {{{1388556000000, 1396332000000}, {}, None}}, None},
"ElementType" -> "Date"[" ... }, None}, "ElementType" -> TypeSpecifier["Quantity"]["Integer64", "StepsLength"]]],
Association["TimeObservationWindow" -> DateInterval[
{{{2014, 1, 1, 0, 0, 0.}, {2014, 4, 1, 0, 0, 0.}}}, "Instant", "Gregorian", -6., "UT",
Automatic]]];avgstep = Mean@MinMax[Quantity[Interval[{68.96, 97.44}], "Centimeters" / QuantityUnit[stepdata["FirstValue"]]]]cumulative = EventSeriesAccumulate[stepdata -> "Value"] * avgstepUnitConvert[cumulative["LastValue"], "Miles"]distances = (EntityValue[#, "Name"] -> GeoDistance[#, Entity["City", {"Champaign", "Illinois", "UnitedStates"}]])& /@ {Entity["City", {"Champaign", "Illinois", "UnitedStates"}], Entity["City", {"Pittsburgh", "Pennsylvania", "UnitedStates"}], Entity["City", {"Columbus", "Ohio", "UnitedStates"}], Entity["City", {"Indianapolis", "Indiana", "UnitedStates"}]}事象系列の数量値はQuantityArrayで与えられ,Normalである必要がある:
crossingpoints = Sort[Table[dist[[1]] -> First[Flatten@Position[Normal[cumulative["Values"]], _ ? (# > dist[[2]]&), {1}, 1]], {dist, distances}], #2[[2]] > #1[[2]]&]DateListPlot[{cumulative, Callout[cumulative["Path"][[#[[2]]]], #[[1]], Above]& /@ crossingpoints}, Joined -> {True, False}, Filling -> Axis, TargetUnits -> "Miles", FrameLabel -> Automatic, PlotRangePadding -> {{Scaled[.1], Automatic}, {Automatic, Automatic}}, PlotLabel -> "Cumulative Distance Walked 2014"]到着 (1)
午前1時から深夜0時までの各時間について,救急外来に到着した患者数が記録されている:
arrivals = EventSeries[{7, 9, 10, 6, 4, 2, 1, 6, 3, 2, 14, 12, 17, 13, 14, 15, 14, 18, 15, 14, 15, 15, 10, 11}, {0, 23, 1}]ListPlot[arrivals, Filling -> Axis]24時間周期を示すことで,深夜および早朝に到着する患者が少ないことが観察される:
vals = arrivals["Values"];
hours = Table[Rotate[ToString[k] ~~ ":00", (90Sign[11.9 - k] - k * 360 / 24)Degree], {k, 0, 23}];SectorChart[Transpose[{ConstantArray[1, 24], vals}], SectorOrigin -> {{π / 2, -1}, 8}, ChartLabels -> Placed[hours, "RadialOutside"], ColorFunction -> Function[{angle, radius}, ColorData["Rainbow"][radius]]]自然現象 (1)
FindAstroEvent["MarchEquinox", DateRange[DateObject@{1800}, {2599}, "Year"]]それらの3月における日を,日の小数部分を含む実数として求める:
es = TimeSeriesMap[DateValue[#, "DayExact"]&, %]MinMax[es]TimeObject[24FractionalPart[First[%]]]年ごとにどのようにずれていくか,また400年周期においてうるう日の違いをどのように扱う必要があるかを示す:
DateListPlot[es, Joined -> False, FrameTicks -> {{{{19, "Mar 19 00:00"}, {19.5, "Mar 19 12:00"}, {20, "Mar 20 00:00"}, {20.5, "Mar 20 12:00"}, {21, "Mar 21 00:00"}, {21.5, "Mar 21 12:00"}}, None}, {Automatic, None}}]特性と関係 (3)
EventSeries[1, {{DateObject[{2022, 1, 1}], DateObject[{2022, 1, 13}], DateObject[{2022, 2, 17}], DateObject[{2022, 3, 2}]}}];Information[%]es = EventSeries[{{1, a}, {2, b}, {3, c}, {1, d}}, {{.1, .5, 1, 2}}, {"c1", "c2"}]es["Properties"]es["Values"]es["ComponentKeys"]es["TimeObservationWindow"]es["Timestamps"]Normal[%]成分を抽出するとき,キーは一意でなければならないので重複する成分は破棄される:
es = EventSeries[RandomDate[3] -> {{0.1, "cat"}, {0.2, "dog"}, {0.3, "fox"}}, ComponentKeys -> {"a", "b"}]es[[All, {"b", "a", "b"}]]%["Values"]おもしろい例題 (1)
mp = MoonPhase[DateRange[DateObject[{2027, 3, 1}], DateObject[{2027, 3, 31}], {1, "Day"}], "Icon"]Labeled[Grid[Partition[Labeled[ImageResize[#2, {55, 50}], DateString[#, {"DayShort"}]]&@@@ mp["Path"], 7, 7, 4, ""], Frame -> All], DateString[mp["FirstTime"], {"MonthName", " ", "Year"}], Top]関連するガイド
テキスト
Wolfram Research (2014), EventSeries, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeries.html (2026年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2014. "EventSeries." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2026. https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeries.html.
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Wolfram Language. (2014). EventSeries. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeries.html
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