Thinksharp.TimeFlow
1.1.5
dotnet add package Thinksharp.TimeFlow --version 1.1.5
NuGet\Install-Package Thinksharp.TimeFlow -Version 1.1.5
<PackageReference Include="Thinksharp.TimeFlow" Version="1.1.5" />
paket add Thinksharp.TimeFlow --version 1.1.5
#r "nuget: Thinksharp.TimeFlow, 1.1.5"
// Install Thinksharp.TimeFlow as a Cake Addin #addin nuget:?package=Thinksharp.TimeFlow&version=1.1.5 // Install Thinksharp.TimeFlow as a Cake Tool #tool nuget:?package=Thinksharp.TimeFlow&version=1.1.5
Thinksharp.TimeFlow
Introduction
TimeFlow is a lightweight extendable library for working with time series with support for time zones and daylight saving. The core of the library is the TimeSeries type, which holds a list of time point / value pairs. Time points are represented as DateTimeOffsets. The time span between two time points (called frequency) is always identical for the whole time series. Values are represented as nullable decimals.
The first and the last time points of a TimeSeries are exposed by the Start and End properties. The interval between time points is exposed as Frequency property.
TimeSeries objects are immutable. There are some methods for transforming TimeSeries, like ReSample, Slice or Apply. Each of these methods return a new immutable object.
A collection of named time series with the same frequency can be combined to one TimeFrame.
Installation
Usage in .Net Projects
ThinkSharp.TimeFlow can be installed via Nuget
Install-Package Thinksharp.TimeFlow
Usage
Time Series Creation
Time series can be created using the available methods of the static TimeSeries.Factory property. The factory is of type ITimeSeriesFactory, which can be extended via extension methods. Therefore third party libraries may provide advanced factory methods or user can write it's own use-case specific ones.
TimeSeries.Factory.FromValue
// FromValue creates a time series with a defined value for each time point:
var ts = TimeSeries.Factory.FromValue(10,
new DateTime(2021, 01, 01), // start
new DateTime(2021, 01, 05), // end
Period.Day);
ts
time | value |
---|---|
2021-01-01 00:00:00Z | 10 |
2021-01-02 00:00:00Z | 10 |
2021-01-03 00:00:00Z | 10 |
2021-01-04 00:00:00Z | 10 |
2021-01-05 00:00:00Z | 10 |
TimeSeries.Factory.FromValues
// FromValues creates a time series from an enumerable of values:
var values = new decimal?[] {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
var ts = TimeSeries.Factory.FromValues(values,
new DateTime(2021, 01, 01), // start
Period.Day);
ts
time | value |
---|---|
2021-01-01 00:00:00Z | 1 |
2021-01-02 00:00:00Z | 2 |
2021-01-03 00:00:00Z | 3 |
2021-01-04 00:00:00Z | 4 |
2021-01-05 00:00:00Z | 5 |
2021-01-06 00:00:00Z | 6 |
2021-01-07 00:00:00Z | 7 |
2021-01-08 00:00:00Z | 8 |
2021-01-09 00:00:00Z | 9 |
TimeSeries.Factory.FromGenerator
// FromGenerator creates a time series with a value created as function of the time point:
var ts = TimeSeries.Factory.FromGenerator(
new DateTime(2021, 01, 01), // start
new DateTime(2021, 01, 05), // end
Period.Day,
tp => tp.Day); // tp: time point as DateTimeOffset
ts
time | value |
---|---|
01/01/2021 00:00:00 +01:00 | 1 |
02/01/2021 00:00:00 +01:00 | 2 |
03/01/2021 00:00:00 +01:00 | 3 |
04/01/2021 00:00:00 +01:00 | 4 |
05/01/2021 00:00:00 +01:00 | 5 |
Time Series Transformation
Combining Time Series via Operators
// time series can be combined using default operators:
var a = TimeSeries.Factory.FromValue(10,
new DateTime(2021, 01, 01), // start
new DateTime(2021, 01, 05), // end
Period.Day);
var b = TimeSeries.Factory.FromGenerator(
new DateTime(2021, 01, 01), // start
new DateTime(2021, 01, 05), // end
Period.Day,
tp => tp.Day);
var tf = new TimeFrame();
tf["a"] = a;
tf["b"] = b;
tf["a + b"] = a + b;
tf["a - b"] = a - b;
tf["a * b"] = a * b;
tf["a / b"] = a / b;
tf["a * 12"] = a * 12;
tf
Date | a | b | a + b | a - b | a * b | a / b | a * 12 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
01/01/2021 00:00:00 +01:00 | 10 | 1 | 11 | 9 | 10 | 10 | 120 |
02/01/2021 00:00:00 +01:00 | 10 | 2 | 12 | 8 | 20 | 5 | 120 |
03/01/2021 00:00:00 +01:00 | 10 | 3 | 13 | 7 | 30 | 3,3333333333333333333333333333 | 120 |
04/01/2021 00:00:00 +01:00 | 10 | 4 | 14 | 6 | 40 | 2,5 | 120 |
05/01/2021 00:00:00 +01:00 | 10 | 5 | 15 | 5 | 50 | 2 | 120 |
Combining Time Series via Methods
var a = TimeSeries.Factory.FromValue(1,
new DateTime(2021, 01, 01), // start
new DateTime(2021, 01, 05), // end
Period.Day);
var b = TimeSeries.Factory.FromValue(2,
new DateTime(2021, 01, 03), // start
new DateTime(2021, 01, 07), // end
Period.Day);
var tf = new TimeFrame();
tf["a"] = a;
tf["b"] = b;
tf["apply * 2"] = a.Apply(value => value * 2);
// join left produces a time series with the same time points as the left time series.
// note that nulls will be evaluated to null
tf["JoinLeft r + l"] = a.JoinLeft(b, (l, r) => l + r);
// Use pre defined JoinOperation to ignore nulls
tf["JoinLeft JoinOperation.Add"] = a.JoinLeft(b, JoinOperation.Add);
// join full combines both time series
// note that nulls will be evaluated to null
tf["JoinFull r + l"] = a.JoinFull(b, (left, right) => left + right);
// Use pre defined JoinOperation to ignore nulls
tf["JoinFull JoinOperation.Add"] = a.JoinFull(b, JoinOperation.Add);
// operators behave like full join with JoinOperations to ignore nulls.
tf["a+b"] = a + b;
tf
Date | a | b | apply * 2 | JoinLeft r + l | JoinLeft JoinOperation.Add | JoinFull r + l | JoinFull JoinOperation.Add | a+b |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
01/01/2021 00:00:00 +01:00 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | |||
02/01/2021 00:00:00 +01:00 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | |||
03/01/2021 00:00:00 +01:00 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
04/01/2021 00:00:00 +01:00 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
05/01/2021 00:00:00 +01:00 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
06/01/2021 00:00:00 +01:00 | 2 | 2 | 2 | |||||
07/01/2021 00:00:00 +01:00 | 2 | 2 | 2 |
Slicing
var ts = TimeSeries.Factory.FromGenerator(
new DateTime(2021, 01, 01), // start
new DateTime(2021, 01, 05), // end
Period.Day,
tp => tp.Day); // 1, 2, 3, 4, 5
var tf = new TimeFrame();
// sliceing by index / count
tf["ts"] = ts;
// slicing by index / count
tf["Slice(0, 2)"] = ts.Slice(0, 2);
// slicing by time range
tf["Slice(2.1, 4.1)"] = ts.Slice(new DateTime(2021, 01, 02), new DateTime(2021, 01, 04));
tf
Date | ts | Slice(0, 2) | Slice(2.1, 4.1) |
---|---|---|---|
01/01/2021 00:00:00 +01:00 | 1 | 1 | |
02/01/2021 00:00:00 +01:00 | 2 | 2 | 2 |
03/01/2021 00:00:00 +01:00 | 3 | 3 | |
04/01/2021 00:00:00 +01:00 | 4 | 4 | |
05/01/2021 00:00:00 +01:00 | 5 |
Re-sampling
var ts = TimeSeries.Factory.FromValue(1,
new DateTime(2021, 01, 01), // start
new DateTime(2021, 12, 31), // end
Period.Day);
// down sampling
var tf = new TimeFrame();
tf["Resample Sum"] = ts.ReSample(Period.Month, AggregationType.Sum);
tf["Resample Mean"] = ts.ReSample(Period.Month, AggregationType.Mean);
tf
Date | Resample Sum | Resample Mean |
---|---|---|
01/01/2021 00:00:00 +01:00 | 31 | 1 |
01/02/2021 00:00:00 +01:00 | 28 | 1 |
01/03/2021 00:00:00 +01:00 | 31 | 1 |
01/04/2021 00:00:00 +02:00 | 30 | 1 |
01/05/2021 00:00:00 +02:00 | 31 | 1 |
01/06/2021 00:00:00 +02:00 | 30 | 1 |
01/07/2021 00:00:00 +02:00 | 31 | 1 |
01/08/2021 00:00:00 +02:00 | 31 | 1 |
01/09/2021 00:00:00 +02:00 | 30 | 1 |
01/10/2021 00:00:00 +02:00 | 31 | 1 |
01/11/2021 00:00:00 +01:00 | 30 | 1 |
01/12/2021 00:00:00 +01:00 | 31 | 1 |
// up-sampling
var tf = new TimeFrame();
tf["Resample Hour Sum"] = ts.ReSample(Period.Hour, AggregationType.Sum);
tf["Resample Hour Mean"] = ts.ReSample(Period.Hour, AggregationType.Mean);
tf
Date | Resample Hour Sum | Resample Hour Mean |
---|---|---|
01/01/2021 00:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 01:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 02:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 03:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 04:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 05:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 06:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 07:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 08:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 09:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 10:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 11:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 12:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 13:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 14:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 15:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 16:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 17:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 18:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 19:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 20:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 21:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 22:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
01/01/2021 23:00:00 +01:00 | 0,0416666666666666666666666667 | 1 |
02/01/2021 00:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 01:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 02:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 03:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 04:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 05:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 06:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 07:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 08:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 09:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 10:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 11:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 12:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 13:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 14:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 15:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 16:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 17:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 18:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 19:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 20:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 21:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 22:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
02/01/2021 23:00:00 +01:00 | 0,0833333333333333333333333333 | 2 |
03/01/2021 00:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 01:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 02:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 03:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 04:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 05:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 06:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 07:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 08:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 09:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 10:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 11:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 12:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 13:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 14:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 15:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 16:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 17:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 18:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 19:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 20:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 21:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 22:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
03/01/2021 23:00:00 +01:00 | 0,125 | 3 |
04/01/2021 00:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 01:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 02:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 03:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 04:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 05:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 06:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 07:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 08:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 09:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 10:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 11:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 12:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 13:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 14:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 15:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 16:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 17:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 18:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 19:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 20:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 21:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 22:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
04/01/2021 23:00:00 +01:00 | 0,1666666666666666666666666667 | 4 |
05/01/2021 00:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 01:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 02:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 03:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 04:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 05:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 06:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 07:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 08:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 09:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 10:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 11:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 12:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 13:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 14:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 15:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 16:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 17:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 18:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 19:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 20:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 21:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 22:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
05/01/2021 23:00:00 +01:00 | 0,2083333333333333333333333333 | 5 |
Usage in LINQPad
Thinksharp.TimeFlow.LinqPad provides chart and raw data visualization extensions for LINQPad.
Usage in Excel / WPF
Thinksharp.TimeFlow.Reporting provides chart and advanced reporting functionality for excel and WPF.
Usage in .Net Interactive (Jupiter Notebooks)
Reference Nuget Package Thinksharp.TimeFlow and Thinksharp.TimeFlow.Interactive as well as XPlot.Plotly if you want to use plotting abilities.
#r "nuget: Thinksharp.TimeFlow"
#r "nuget: Thinksharp.TimeFlow.Interactive"
#r "nuget: XPlot.Plotly"
#r "nuget: XPlot.Plotly.Interactive"
License
ThinkSharp.TimeFlow is released under The MIT license (MIT)
Versioning
We use SemVer for versioning. For the versions available, see the tags on this repository.
Donation
If you like ThinkSharp.TimeFlow and use it in your project(s), feel free to give me a cup of coffee 😃
Product | Versions Compatible and additional computed target framework versions. |
---|---|
.NET | net5.0 was computed. net5.0-windows was computed. net6.0 was computed. net6.0-android was computed. net6.0-ios was computed. net6.0-maccatalyst was computed. net6.0-macos was computed. net6.0-tvos was computed. net6.0-windows was computed. net7.0 was computed. net7.0-android was computed. net7.0-ios was computed. net7.0-maccatalyst was computed. net7.0-macos was computed. net7.0-tvos was computed. net7.0-windows was computed. net8.0 was computed. net8.0-android was computed. net8.0-browser was computed. net8.0-ios was computed. net8.0-maccatalyst was computed. net8.0-macos was computed. net8.0-tvos was computed. net8.0-windows was computed. |
.NET Core | netcoreapp2.0 was computed. netcoreapp2.1 was computed. netcoreapp2.2 was computed. netcoreapp3.0 was computed. netcoreapp3.1 was computed. |
.NET Standard | netstandard2.0 is compatible. netstandard2.1 was computed. |
.NET Framework | net461 is compatible. net462 was computed. net463 was computed. net47 was computed. net471 was computed. net472 was computed. net48 was computed. net481 was computed. |
MonoAndroid | monoandroid was computed. |
MonoMac | monomac was computed. |
MonoTouch | monotouch was computed. |
Tizen | tizen40 was computed. tizen60 was computed. |
Xamarin.iOS | xamarinios was computed. |
Xamarin.Mac | xamarinmac was computed. |
Xamarin.TVOS | xamarintvos was computed. |
Xamarin.WatchOS | xamarinwatchos was computed. |
-
.NETFramework 4.6.1
- No dependencies.
-
.NETStandard 2.0
- No dependencies.
NuGet packages (5)
Showing the top 5 NuGet packages that depend on Thinksharp.TimeFlow:
Package | Downloads |
---|---|
Thinksharp.TimeFlow.Reporting
Package Description |
|
Thinksharp.TimeFlow.Interactive
Formatting extensions for TimeSeries and TimeFrames |
|
Thinksharp.TimeFlow.Reporting.Wpf
WPF Extensions for Thinksharp.TimeFlow.Reporting |
|
Thinksharp.TimeFlow.Reporting.Excel
Package Description |
|
Thinksharp.TimeFlow.LinqPad
LinqPad extensions for visualizing time series. |
GitHub repositories
This package is not used by any popular GitHub repositories.
Version | Downloads | Last updated |
---|---|---|
1.1.5 | 225 | 2/23/2024 |
1.1.4 | 114 | 12/18/2023 |
1.1.3 | 313 | 12/30/2022 |
1.1.2 | 284 | 12/20/2022 |
1.1.1 | 310 | 12/15/2022 |
1.1.0 | 337 | 11/9/2022 |
1.0.3 | 433 | 3/8/2022 |
1.0.2 | 2,264 | 2/20/2022 |
1.0.1 | 424 | 2/11/2022 |
1.0.0 | 419 | 2/10/2022 |
0.25.0 | 330 | 11/22/2021 |
0.24.1 | 347 | 11/19/2021 |
0.24.0 | 334 | 11/19/2021 |
0.23.0 | 332 | 10/22/2021 |
0.21.0 | 317 | 10/22/2021 |
0.20.0 | 332 | 9/29/2021 |
0.12.0 | 292 | 9/29/2021 |
0.11.0 | 296 | 9/16/2021 |
0.10.0 | 317 | 9/15/2021 |
0.9.0 | 345 | 9/13/2021 |
0.9.0 Initial Version
0.10.0 Changed type Frequency to Period
0.11.0 Added support for period serialization
0.21.0 Some improvements and bugfixes
0.24.0 Improved API for TimeSeries and TimeFrame
0.24.0 Improved API for TimeSeries and TimeFrame
1.1.0 Improved resampling options; added Shift functionality; Little breaking change in resample logic: Upsampled time series starts with the first time point of the period, not the first time point of the original time series.
1.1.1 Added Method TimeFrame.FromDictionary
1.1.2 Set default value to SingleValueNullBehavior.SingleValueBecomesZero
1.1.3 Added Method ToTimeSeriesIntervalls
1.1.4 Added overloads for JoinLeft/JoinFull that contains the time stamp in aggregation function
1.1.5 Extended support for downsampling from minutes