时序数据transformer代码

要将基于每周交易次数、交易金额平均数、交易金额最小值、交易金额最大值、交易总额、交易金额中位数的数据处理成多元时序数据，你可以使用时序数据转换器（Time Series Transformer）来实现。以下是一种可能的代码实现方法：

import numpy as np
import pandas as pd

def transform_data(data):
    # 将数据转换为多元时序数据
    transformed_data = []
    for row in data:
        transformed_row = []
        for val in row:
            # 在这里根据具体需求进行数据转换操作
            transformed_val = val * 2  # 示例：将每个值乘以2进行转换
            transformed_row.append(transformed_val)
        transformed_data.append(transformed_row)
    
    return transformed_data

# 假设你有一个名为data的数据表，包含每周交易次数的数据
data = [[10, 15, 20], [5, 8, 12], [7, 9, 11]]
transformed_data = transform_data(data)

# 将转换后的数据保存到新的数据表
df_transformed = pd.DataFrame(transformed_data, columns=['week1', 'week2', 'week3'])
print(df_transformed)

这段代码中，我们定义了一个`transform_data()`函数来实现数据转换操作。该函数遍历输入的数据，并根据具体需求对每个值进行转换。在这个示例中，我们将每个值乘以2作为转换操作。你可以根据实际需求修改这部分代码。最后，我们将转换后的数据保存到一个新的数据表中。

请注意，这只是一种可能的实现方法，你可以根据具体需求进行相应的调整和扩展。