agg = concat(cols,axis=1) #放在一起 agg.columns = names if dropnan: #删去NaN agg.dropna(inplace=True)

这段代码的作用是将一些列数据按照列的方向拼接在一起，拼接后的新列的名称由列表names指定，如果dropnan为True，则还会删除其中的NaN值。具体而言：

- cols是一个列表，其中包含了需要拼接的一些列数据。
- axis=1表示按照列的方向进行拼接。如果axis=0，则是按照行的方向进行拼接。
- agg是拼接后的新数据集。
- names是一个列表，其中包含了每个拼接后的新列的名称，名称的个数应该与拼接后的新数据集的列数一致。
- 如果dropnan为True，则会删除其中的NaN值。inplace=True表示在原数据集上进行修改，也就是说，删除操作是原地进行的，不会返回一个新的数据集。

相关问题

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。

# 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。