informer pytorch搭建数据预处理部分的代码

好的，以下是使用 PyTorch 实现的 Informer 数据预处理部分的示例代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, seq_len, pred_len, target, train=True, valid=False):
        self.seq_len = seq_len
        self.pred_len = pred_len
        self.target = target
        self.train = train
        self.valid = valid

        # 读取数据集
        self.data = pd.read_csv(data_path)

        # 将数据集按时间排序
        self.data = self.data.sort_values(by=['time'])

        # 对数据进行归一化处理
        scaler = MinMaxScaler()
        self.data.iloc[:, 1:] = scaler.fit_transform(self.data.iloc[:, 1:])

        # 划分数据集
        if self.train:
            self.data = self.data.iloc[:int(len(self.data) * 0.8)]
        elif self.valid:
            self.data = self.data.iloc[int(len(self.data) * 0.8):int(len(self.data) * 0.9)]
        else:
            self.data = self.data.iloc[int(len(self.data) * 0.9):]

    def __len__(self):
        return len(self.data) - self.seq_len - self.pred_len + 1

    def __getitem__(self, index):
        # 获取输入和输出序列
        inputs = self.data.iloc[index:index+self.seq_len, 1:].values.astype('float32')
        targets = self.data.iloc[index+self.seq_len:index+self.seq_len+self.pred_len, self.target].values.astype('float32')

        # 转换为 PyTorch 张量
        inputs = torch.from_numpy(inputs).unsqueeze(0)
        targets = torch.from_numpy(targets).unsqueeze(0)

        return inputs, targets

这段代码实现了一个自定义的 `TimeSeriesDataset` 类，用于加载和处理时间序列数据。在 `__init__` 方法中，首先读取数据集，然后对数据进行排序和归一化处理，并根据 `train` 和 `valid` 参数划分数据集。在 `__getitem__` 方法中，根据索引获取输入和输出序列，并将其转换为 PyTorch 张量。你可以根据自己的需求修改这段代码。