transformer时间序列预测数据预处理代码python
时间: 2023-10-12 09:06:08 浏览: 179
以下是用于处理时间序列预测数据的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def preprocess_data(data):
# 使用MinMaxScaler进行数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# 将数据转换为时间序列
time_series = []
for i in range(len(scaled_data)):
if i < window_size:
continue
time_series.append(scaled_data[i - window_size:i + 1])
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(time_series) * train_ratio)
train_data = time_series[:train_size]
test_data = time_series[train_size:]
return train_data, test_data
# 数据加载
data = pd.read_csv("data.csv")
# 数据预处理
window_size = 10
train_ratio = 0.8
train_data, test_data = preprocess_data(data)
# 打印预处理后的训练集和测试集
print("训练集:", train_data)
print("测试集:", test_data)
```
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