def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = DataFrame(data) cols = list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) # forecast sequence (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) # put it all together agg = concat(cols, axis=1) # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg.values什么意思

这段代码实现了将时间序列数据转换为监督学习数据的功能，并返回转换后的数据集。具体地：

1. 首先判断输入数据是list类型还是DataFrame类型，从而确定数据的列数n_vars。
2. 创建一个DataFrame对象，并将输入数据存入其中。
3. 创建一个空列表cols，用于存储转换后的特征和标签序列。
4. 对于输入序列，从t-n到t-1的每个时刻，使用shift()函数将数据向上移动i个时间步，并将其添加到cols列表中。
5. 对于输出序列，从t到t+n的每个时刻，使用shift()函数将数据向下移动i个时间步，并将其添加到cols列表中。
6. 使用concat()函数将所有特征和标签序列拼接在一起，生成一个新的DataFrame对象agg。
7. 如果dropnan=True，则使用dropna()函数删除包含NaN值的行。
8. 最后，将agg对象中的数据转换为numpy数组并返回。

总之，这段代码的作用是将输入的时间序列数据转换为监督学习数据并返回转换后的数据集。

相关问题

# 将序列转换成监督式学习 def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = pd.DataFrame(data) cols, names = list(), list() # 输入序列(t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) names += [('var%d(t-%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)] # 预测序列 (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) if i == 0: names += [('var%d(t)' % (j+1)) for j in range(n_vars)] else: names += [('var%d(t+%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)] # 将他们整合在一起 agg = pd.concat(cols, axis=1) agg.columns = names # 删除那些包含空值(NaN)的行 if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg

这是一个用于将时间序列数据转换为监督式学习数据的函数。其中，n_in 表示输入序列的长度，n_out 表示输出序列的长度。函数将输入序列和输出序列整合在一起，形成一个监督式学习的数据集。这个函数将输入数据转换为一个 DataFrame，并且对于每个时间点，它将输入序列和输出序列都向后平移一定的时间步长。最后，函数会删除包含空值的行，并返回整合后的数据集。

我的是多个特征的时间序列，其中每一行数据均属于同一时刻。我要以气温、水位、水温三个特征为预测依据，取当前和上二个时刻共三个时刻的已知数据对下一时刻的水温进行预测，那以下代码模版怎么改成符合我的要求的代码def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = pd.DataFrame(data) cols, names = list(), list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) # forecast sequence (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) # put it all together agg = pd.concat(cols, axis=1) # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg.values

你可以修改`series_to_supervised`函数，实现你的需求，修改后的代码如下：

import pandas as pd
from numpy import array

def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True):
    # data: [[气温, 水位, 水温], [气温, 水位, 水温], [气温, 水位, 水温], ...]
    n_vars = 1 if isinstance(data, list) else data.shape[1]
    df = pd.DataFrame(data)
    cols, names = list(), list()

    # input sequence (t-n, ... t-1)
    for i in range(n_in, 0, -1):
        cols.append(df.shift(i))
        names += [('var%d(t-%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)]

    # forecast sequence (t, t+1, ... t+n)
    for i in range(0, n_out):
        cols.append(df.shift(-i))
        if i == 0:
            names += [('var%d(t)' % (j+1)) for j in range(n_vars)]
        else:
            names += [('var%d(t+%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)]

    # put it all together
    agg = pd.concat(cols, axis=1)
    agg.columns = names

    # drop rows with NaN values
    if dropnan:
        agg.dropna(inplace=True)
    # keep only the columns we need: t-2, t-1, t, and the target variable
    selected_cols = ['var%d(t-%d)' % (j+1, i) for i in range(n_in, 0, -1) for j in range(n_vars)]
    selected_cols += ['var%d(t)' % (j+1) for j in range(n_vars)]
    agg = agg[selected_cols]
    return agg.values

在上述代码中，`data`是一个二维数组，每行数据表示一个时间点的气温、水位、水温三个特征值。函数将返回一个新的二维数组，其中每行数据包括当前时刻和前两个时刻的气温、水位、水温三个特征值，以及下一时刻的水温。这里假设你要预测的是下一时刻的水温，因此`n_out=1`。如果你要预测下下时刻的水温，可以将`n_out`改为2。