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
时间: 2024-04-26 09:23:53 浏览: 26
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
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代码什么意思
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。其中,参数data表示输入的时间序列数据,n_in表示输入序列长度,n_out表示输出序列长度,dropnan表示是否丢弃包含NaN值的行。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。
如何安装series_to_supervised函数
您可以使用以下代码安装series_to_supervised函数:
```
!pip install pandas
from pandas import DataFrame
from pandas import concat
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, 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 = concat(cols, axis=1)
agg.columns = names
# drop rows with NaN values
if dropnan:
agg.dropna(inplace=True)
return agg
```
请注意,这个函数是用来将时间序列数据转换为监督学习问题的。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)