在本教程中，您将了解如何使用Python重构您的时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道： 如何将你的时序预测问题作为一个能替代的回归问题来进行重构。...这些预测可以被合并在一个集合中，以产生更好的预测。 在本教程中，我们将探讨可以考虑重新构建时间序列预测问题的三种不同的方法。...注意：下载的文件包含一些问号（“？”）字符，在使用数据集之前必须将其删除。在文本编辑器中打开文件并删除“？”字符。也删除该文件中的任何页脚信息。 下面的例子将数据集加载为Pandas系列。...序数关系允许一个难的分类问题以及一个整数预测问题，这个问题可以被事后整理成一个特定的类别。 以下是将最低日温度预测问题转化为分类问题的一个例子，其中每个温度值是冷，中，或热的序数值。...预测下周最低气温最低的一天。 预测一年的最低温度值。 但我们会很容易陷入需要一步预测的想法中。 关注时间范围内的问题的折射，会迫使你思考点与多步预测，以及未来要考虑的距离。
在本教程中，你将了解到如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法处理的监督学习问题。 完成本教程后，您将知道： 如何编写一个函数来将时间序列数据集转换为监督学习数据集。...对于一个给定的DataFrame，可以使用 shift() 函数前移（前面的缺失值用NaN补全）或后移（后面的缺失值用NaN补全）来采集定长切片保存至列中。...可以看到，通过前移序列，我们得到了一个原始的监督学习问题（ X 和 y 的左右顺序是反的）。忽略行标签，第一列的数据由于存在NaN值应当被丢弃。...在这种问题中，我们在一个时间序列中不是仅有一组观测值而是有多组观测值（如温度和大气压）。此时时间序列中的变量需要整体前移或者后移来创建多元的输入序列和输出序列。我们稍后将讨论这个问题。...除此之外，具有NaN值的行已经从DataFrame中自动删除。 我们可以指定任意长度的输入序列（如3）来重复这个例子。
一种是pd.cut()，它会在特定值范围内创建对象箱。...这是因为 pandas 并不假定文件中的任何特定列都应用作索引。....fillna()方法可用于将NaN值替换为特定值，而不是传播或忽略它们。...-2e/img/00482.jpeg)] 插值的值是通过在NaN值的任何序列之前和之后取第一个值，然后从头开始逐渐增加该值并替换为NaN值来计算的。...我们介绍了如何识别缺失的数据，将其替换为其他值，或者将其从整个数据集中删除。 然后，我们介绍了如何将值转换为更适合进一步分析的其他值。
在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。...检测控制 Pandas 数据结构有两种有用的方法来检测空数据：isnull()和notnull()。任何一个都返回数据上的布尔掩码。...1 2.0 3.0 5.0 5.0 2 NaN 4.0 6.0 6.0 请注意，如果在前向填充期间前一个值不可用，则 NA 值仍然存在。
在数据分析领域，Pandas是一个非常重要的工具。它提供了丰富的功能来处理和分析结构化数据。然而，在实际使用中，我们经常需要对数据进行类型转换，以确保数据的正确性和后续操作的有效性。...二、astype方法astype 是Pandas中最常用的类型转换方法之一。它可以将整个DataFrame或Series中的数据转换为指定的类型。...（一）优势自动识别缺失值to_numeric 可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN，这使得它非常适合处理含有脏数据的数据集。优化内存占用使用downcast参数可以帮助减少不必要的内存消耗。...例如，当数据实际上只包含较小范围内的整数时，可以将其转换为更节省空间的整数类型。...对于无法转换的值（如'abc'），它们会被设置为NaN。四、总结astype 和 to_numeric 都是非常强大的工具，能够帮助我们在Pandas中灵活地进行数据类型转换。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，以其中某一列数据的值为标准，对于这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据的数值，加以数据筛选与剔除；同时，对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图...至365范围内的所有样本（一行就是一个样本），进行后续的操作。 ...其次，创建一个名为mask的布尔掩码，该掩码用于筛选满足条件的数据。在这里，它筛选出了days列的值在0到45之间或在320到365之间的数据。 ...随后，我们使用apply函数和lambda表达式，对于days列的值在0到45之间或在320到365之间的行，如果其blue_dif、green_dif、red_dif与inf_dif这4列的数据不在指定范围内...，那么就将这列的数据随机设置为NaN，p =[0.9, 0.1]则是指定了随机替换为NaN的概率。
在过程的第一阶段中，包含在 pandas 对象中的数据，无论是 Series、DataFrame 还是其他形式，都根据您提供的一个或多个键被分割成组。分割是在对象的特定轴上执行的。...更具体地，考虑前一节中的示例 DataFrame，其中人们的名字作为索引值。假设您想按名称长度分组。...在本章中，我主要关注前三类时间序列，尽管许多技术也可以应用于实验时间序列，其中索引可能是整数或浮点数，表示从实验开始经过的时间。最简单的时间序列是由时间戳索引的。...在某些应用程序中，可能会有多个数据观测值落在特定的时间戳上。...唯一的要求是函数从数组的每个部分产生一个单一值（一个减少）。例如，虽然我们可以使用rolling(...).quantile(q)计算样本分位数，但我们可能对特定值在样本中的百分位数感兴趣。
随机模型 随机模型是一种统计建模的形式，包括一个或多个随机变量，通常包括使用时间序列数据。 随机模型的目的是估计结果在特定预测范围内的机会，以预测不同情况的条件。 随机建模的一个例子是蒙特卡洛模拟。...the pd.read_csv()函数的parse_dates参数可指导 Pandas 如何将数据直接转换为 Pandas 日期对象。...-2e/img/00124.jpeg)] 默认情况下，NaN值是任何 Pandas 对齐的结果，其中索引标签与另一个Series不对齐。...如果在原始Series中找不到标签，则将NaN分配为该值。 最后，将删除Series中带有不在新索引中的标签的行。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。
滚动时间序列 滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口 表示 k个连续值。 让我们来看一个例子。...如果要计算10天的滚动平均值，可以按以下方式进行操作。 ? ? 现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN， 因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。...请注意，在这里我添加 [30：] 只是因为前30个条目（即第一个窗口）没有值来计算 max 函数，所以它们是 NaN，并且为了添加屏幕快照，以显示前20个值，我只是跳过了前30行，但实际上您不需要这样做...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。假设我要绘制从1995年到2005年的每年年初的最大值。
此外，pandas 还提供了一些更具领域特定功能，如时间序列操作，这在 NumPy 中不存在。...例如，numpy.zeros和numpy.ones分别创建长度或形状为 0 或 1 的数组。numpy.empty创建一个数组，而不将其值初始化为任何特定值。...(x, y) 计算一个布尔数组，指示x的每个元素是否包含在y中 setdiff1d(x, y) 差集，x中不在y中的元素 setxor1d(x, y) | 对称差集；在任一数组中但不在两个数组中的元素...在构建 Series 或 DataFrame 时使用的任何数组或其他标签序列都会在内部转换为 Index： In [84]: obj = pd.Series(np.arange(3), index=["...NaN 1 NaN NaN 带有填充值的算术方法 在不同索引对象之间的算术操作中，当一个对象中找到一个轴标签而另一个对象中没有时，您可能希望填充一个特殊值，比如 0。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...这对于顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...17.设置特定的列作为索引 我们可以将DataFrame中的任何列设置为索引。 df_new.set_index('Geography') ?...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。
它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。 ...Pandas Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。 ...Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...1. apply() Apply() 函数允许用户传递函数并将其应用于Pandas序列中每个单一值。
学习该教程后，您将收获： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...如果你有任何问题： 请看这篇教程：如何在Anaconda中配置Python环境，进行机器学习和深度学习 ---- 1.空气污染预测 该教程中，我们将使用空气质量数据集。...看数据表可知，第一个24小时里，PM2.5这一列有很多空值。因此，我们把第一个24小时里的数据行删掉。剩余的数据里面也有少部分空值，为了保持数据完整性和连续性，只要将空值填补为0即可。...下面的脚本加载了原始数据集，并将日期时间合并解析为Pandas DataFrame索引。删除No（序号）列，给剩下的列重新命名字段。最后替换空值为0，删除第一个24小时数据行。...我们可以看到8个输入变量 var1(t-1)~var8(t-1) ，这是前一个小时天气情况和污染情况，还有一个输出变量，是当前小时的污染情况。
本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...12.97 0 0 可以看到日期和时间是分开的，第一步把日期时间合并为一个datetime，以便将其作为Pandas里的索引。...看数据表可知，第一个24小时里，PM2.5这一列有很多空值。 因此，我们把第一个24小时里的数据行删掉。 剩余的数据里面也有少部分空值，为了保持数据完整性和连续性，只要将空值填补为0即可。...下面的脚本处理顺序： 加载原始数据集； 将日期时间合并解析为Pandas DataFrame索引； 删除No（序号）列，给剩下的列重新命名字段； 替换空值为0，删除第一个24小时数据行。
时期（period）可以被看做间隔（interval）的特例。 实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量。例如，从放入烤箱时起，每秒钟饼干的直径。 本章主要讲解前3种时间序列。...时区本地化和转换 默认情况下，pandas中的时间序列是单纯的（naive）时区。...并不是所有的重采样都能被划分到这两个大类中。例如，将W-WED（每周三）转换为W-FRI既不是降采样也不是升采样。 pandas对象都带有一个resample方法，它是各种频率转换工作的主力函数。...OHLC重采样 金融领域中有一种无所不在的时间序列聚合方式，即计算各面元的四个值：第一个值（open，开盘）、最后一个值（close，收盘）、最大值（high，最高）以及最小值（low，最低）。...唯一要求的就是：该函数要能从数组的各个片段中产生单个值（即约简）。比如说，当我们用rolling(...).quantile(q)计算样本分位数时，可能对样本中特定值的百分等级感兴趣。
Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...序列中的每个值。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
Series 可以认为Series 是含标记的一维数组。这个结构包括用于定位数据键值的标签索引。Series 中的数据可以是任何数据类型。pandas数据类型的详情见这里。...df.columns返回DataFrame中的列名称序列。 ? 虽然这给出了期望的结果，但是有更好的方法。...fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ?...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。...PROC MI在这些示例的范围之外。 .fillna(method="ffill")是一种“前向”填充方法。 NaN被上面的“下”列替换为相邻单元格。
Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...序列中的每个值。...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
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