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EventSeriesLookup[eseries,time]

time に最も近いEventSeriesオブジェクト eseries 内の事象を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptype]

time に近接する，eseries 内の型 ptype の事象を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptypeprop]

time に近接する事象について，特性 prop を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptype,n]

最大で n 個の近接事象を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptype,{n,r}]

time から最大時間距離 r 以内にある事象を最大で n 個与える．

詳細
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例  
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EventSeriesLookup

EventSeriesLookup[eseries,time]

time に最も近いEventSeriesオブジェクト eseries 内の事象を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptype]

time に近接する，eseries 内の型 ptype の事象を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptypeprop]

time に近接する事象について，特性 prop を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptype,n]

最大で n 個の近接事象を与える．

EventSeriesLookup[eseries,time,ptype,{n,r}]

time から最大時間距離 r 以内にある事象を最大で n 個与える．

詳細

  • EventSeriesLookupは，通常，特定の辞典に時間的に近い事象を抽出するために用いられる，
  • EventSeriesLookupは，指定された事象系列のペア{timestamp,value}からなるリストを返す．出力されるリストは空である場合もある．
  • time の可能な値は，数またはDateObject式である．
  • 考えられる近接タイプ ptype には次が含まれる：
  • "Nearest"time に最も近いタイムスタンプを持つ事象
    "Previous"time 以前の最も近い事象
    "Next"time 以後の最も近い事象
  • EventSeriesLookup[eseries,time]はEventSeriesLookup[eseries,time,"Nearest"]に等しい．
  • 可能な特性 prop には次のものが含まれる：
  • "Element"近接事象{{t1,v1},…}
    "Index"近接事象のインデックス
    "Timestamps"タイムスタンプ{t1, ..}
    "Values"値{v1,…}
    "Distance"距離{t1-time, …}
    "EventSeries"近接事象のEventSeries
  • EventSeriesLookup[eseries,time,ptype]はEventSeriesLookup[eseries,time,ptype"Element"]に等しい．
  • 半径 r は，数または時間単位のQuantityでなければならない．

例題

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例  (2)

与えられた日に最も近い事象を求める：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[Range[19], { DateObject[{2026, 2, 1}, "Day"], DateObject[{2026, 2, 28}, "Day"], "BusinessDay"}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, DateObject[{2026, 2, 15}, "Day"]]

次の事象を求める：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, DateObject[{2026, 2, 15}, "Day"], "Next"]

以前の事象を重複するタイムスタンプを含めて求める：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, DateObject[{2026, 2, 15}, "Day"], "Previous"]

時点 2に最も近い事象を求める：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[<||>, {{0, 1.2, 1.7, 2.1, 2.7, 3.5}}];
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 2, "Nearest"]

時点2に最も近い4つの事象のタイムスタンプを求める：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 2, "Nearest" -> "Timestamp", 4]//Normal

スコープ  (10)

EventSeriesLookupを異なる近接型で使う：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[{a, b, c, d}, {{0, 1, 2, 3}}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 1 / 2, "Previous"]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 1 / 2, "Next"]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 1 / 2, "Nearest"]

デフォルトは"Nearest"である：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 1 / 2]

2つのタイムスタンプが入力と同じくらい近い場合は両方が含まれる：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[{a, b, c, d, e}, {{0, 1, 2, 3, 4}}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 1.5]

EventSeriesLookupな任意数の事象を返すことができる：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[{a, b, c, d, e, f}, {{0, 0, 1, 1, 1, 2}}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 1 / 3]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 2 / 3]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 1 / 2]

EventSeriesが重複するタイムスタンプを持つ場合，デフォルトで，これらのタイムスタンプのすべての値が含まれる：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[{a, b, c, d, e}, {{0, 0, 1, 1, 1}}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 2 / 3, "Next"]

返すタイムスタンプの最大数を指定する：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 2 / 3, "Next", 2]

EventSeriesLookupは，件数 n を指定すると，最大 n 件の結果を返す：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[Range[10], {RandomReal[1, 10]}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .3, "Previous", 15]

EventSeriesLookupを異なる特性で使う：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[{a, b, c, d, e, f}, {{0, 0.1, 0.1, 0.3, 0.5, 0.5}}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .4, "Nearest" -> "Element"]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .4, "Nearest" -> "Index"]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .4, "Nearest" -> "Timestamp"]//Normal
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .4, "Nearest" -> "Value"]//Normal
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .4, "Nearest" -> "Distance"]//Normal
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .4, "Nearest" -> "EventSeries"]

近接事象のインデックスを取得する：

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[{a, b, c, d, e}, {{0, 0, 1, 1, 1}}]
Wolfram Language code: inds = EventSeriesLookup[eseries, .618, "Nearest" -> "Index"]

結果をPartで使って新たなEventSeriesを取得する：

Wolfram Language code: eseries[[inds]]
Wolfram Language code: Normal[%]

これは，EventSeriesLookupのデフォルトの結果に等しい：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, .618, "Nearest"]

粒度が"Day"のタイムスタンプを持つ事象系列を取る：

Wolfram Language code: BlockRandom[dates = RandomDate[100], RandomSeeding -> 1234]; es = EventSeries[Range[100], {dates}, DateGranularity -> "Day"]

この事象系列よりも粗い粒度の時点についてすべての事象を検索する：

Wolfram Language code: june = DateObject[{2026, 6}, "Month"]; EventSeriesLookup[es, june]

6月直前のすべての事象を検索する：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[es, june, "Previous"]

6月以降のすべての事象をEventSeriesの形式で返す：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[es, june, "Next" -> "EventSeries", Infinity]

250要素の事象系列を取る：

Wolfram Language code: BlockRandom[dates = RandomDate[250], RandomSeeding -> 1234]; eseries = EventSeries[Range[250], {dates}, DateGranularity -> "Day"]

3月15日から最も近い各事象までのすべての距離を調べる：

Wolfram Language code: day = DateObject[{2026, 3, 15}]; dist = EventSeriesLookup[eseries, day, "Nearest" -> "Distance"]

もとの事象系列には3月15日が複数回存在するため，結果では距離0が繰り返されている：

Wolfram Language code: Normal[dist]

数がより大きい場合，近接する事象は距離の増加順に与えられていることが明らかである：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, day, "Nearest" -> "Distance", 6] //Normal

これらの距離は次のタイムスタンプに対応する：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, day, "Nearest" -> "Timestamp", 6] //Normal

指定された日の1週間以内にあるすべての事象を求める：

Wolfram Language code: BlockRandom[dates = RandomDate[100], RandomSeeding -> 1234]; es = EventSeries[Range[100], {dates}, DateGranularity -> "Day"]
Wolfram Language code: day = DateObject[{2026, 3, 15}];
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[es, day, "Nearest", {Infinity, Quantity[1, "Weeks"]}]

3月15日の次の週にある事象のみを求める：

Wolfram Language code: EventSeriesLookup[es, day, "Next", {Infinity, Quantity[1, "Weeks"]}]

特性と関係  (2)

デフォルトの ptype を持つEventSeriesLookupは，タイムスタンプに対するNearestと等価である；

Wolfram Language code: eseries = EventSeries[{Subscript[x, 1], Subscript[x, 2], Subscript[x, 3], Subscript[x, 4], Subscript[x, 5], Subscript[x, 6], Subscript[x, 7]}, {{1, 2, 2, 3, 3, 3, 4}}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[eseries, 2.5, "Nearest" -> "Timestamp"]//Normal
Wolfram Language code: Nearest[eseries["Timestamps"], 2.5]

EventSeriesLookupは，タイムスタンプがソートされているという事実を用いるため，より高速である；

Wolfram Language code: BlockRandom[times = RandomInteger[10 ^ 6, 10 ^ 6], RandomSeeding -> 1234]; es = EventSeries[<||>, {times}];
Wolfram Language code: RepeatedTiming[EventSeriesLookup[es, 5 10 ^ 5, "Nearest" -> "Index"]]
Wolfram Language code: RepeatedTiming[Nearest[times -> "Index", 5 10 ^ 5]]

同じ結果を得るには，時点をソートする必要がある：

Wolfram Language code: RepeatedTiming[Nearest[Sort[times] -> "Index", 5 10 ^ 5]]

EventSeriesLookup とTimeSeriesWindowは，いずれも部分系列を抽出するために使用できる：

Wolfram Language code: es = EventSeries[Range[20], {DateObject[{2026, 3, 25}]}]
Wolfram Language code: EventSeriesLookup[es, DateObject[{2026, 3, 31}], "Next" -> "EventSeries", Infinity]
Wolfram Language code: % === TimeSeriesWindow[es, {DateObject[{2026, 4, 1}], Automatic}]
Wolfram Research (2026), EventSeriesLookup, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeriesLookup.html.

テキスト

Wolfram Research (2026), EventSeriesLookup, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeriesLookup.html.

CMS

Wolfram Language. 2026. "EventSeriesLookup." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeriesLookup.html.

APA

Wolfram Language. (2026). EventSeriesLookup. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeriesLookup.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_eventserieslookup, author="Wolfram Research", title="{EventSeriesLookup}", year="2026", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeriesLookup.html}", note=[Accessed: 21-September-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_eventserieslookup, organization={Wolfram Research}, title={EventSeriesLookup}, year={2026}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/EventSeriesLookup.html}, note=[Accessed: 21-September-2026]}