x1=x1,x2=x1+x2,x3=x1+x2+x3这种累计方式导致的累计特征差异，应该用什么缩放因子好，差分不行会还原成原数据

对于累计特征的差异，如果差分操作不适用或无法还原到原始数据，可以考虑使用其他方法来确定缩放因子。以下是一种可能的方法：

1. 计算累计特征的增量：对于累计特征x1、x2和x3，可以计算它们的增量序列，即x1、x2和x3与它们前一个时间点的差值。

increment_x1 = x1.diff()
increment_x2 = x2.diff()
increment_x3 = x3.diff()

2. 计算增量序列的比例：对于每个增量序列，计算它与前一个时间点增量序列的比例。

ratio_x2_x1 = increment_x2 / increment_x1
ratio_x3_x2 = increment_x3 / increment_x2

3. 缩放因子计算：对于每个比例序列，计算其均值作为缩放因子。

scaling_factor_x2_x1 = ratio_x2_x1.mean()
scaling_factor_x3_x2 = ratio_x3_x2.mean()

在这里，我们通过比较每个时间点的增量序列之间的比例来计算缩放因子。这些比例可以衡量增量序列之间的相对差异，并提供用于缩放的因子。

最后，使用得到的缩放因子将累计特征进行缩放。

scaled_x1 = x1
scaled_x2 = x1 + x2 * scaling_factor_x2_x1
scaled_x3 = x1 + x2 * scaling_factor_x2_x1 + x3 * scaling_factor_x3_x2

需要注意的是，这只是一种通过比较增量序列之间的比例来确定缩放因子的方法之一。具体选择方法应根据数据的特点和具体需求进行调整。另外，确保在计算增量和比例时，排除掉可能存在的缺失值或异常值，以确保结果的准确性。