如何安装series_to_supervised

您可以使用Python中的pandas库来安装series_to_supervised。您可以使用以下命令安装pandas：

pip install pandas

然后，您可以使用以下代码将时间序列数据转换为监督学习问题：

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

这个函数将返回一个新的DataFrame，其中包含输入序列和输出序列。您可以使用这个DataFrame来训练监督学习模型。