tsfresh使用举例

TSFresh是一个强大的Python库，用于从时间序列数据中提取特征，常用于监督学习任务中的特征工程阶段。它可以帮助分析者快速生成高质量的特征，而无需手动设计。以下是tsfresh使用的一个简单例子：

假设我们有一个包含用户每日步数的时间序列数据集（DataFrame），名为`steps_data`，其中列名包括用户ID（'id'）和日期（'datetime'），步数值在列'distance_walked'。

import pandas as pd
from tsfresh import extract_features

# 加载数据
data = pd.read_csv('steps_data.csv')

# 指定需要提取的特征类型
default_fc_parameters = {'length': None, 'fft_length': None}

# 提取特征
X = extract_features(data[['datetime', 'distance_walked']], column_id='id', column_sort='datetime', default_fc_parameters=default_fc_parameters)

# 现在X包含了用户的步数特征，可以用于训练机器学习模型

在这个过程中，`extract_features`函数接收原始数据、标识符列（用户ID）、排序列（日期）以及预设的特征计算参数。然后它会返回一个新的DataFrame，其中包含基于给定时间序列生成的各种统计信息和频域特征。