我正在尝试将我用 dart 库中的Pytorch模型所做的预测导出到一些可交换的格式，如XLS或CSV。是否可以从Timeseries类导出预测？如何指定输出格式？
kyxcudwk1#
Dart中的预测只是常规的TimeSeries对象，TimeSeries在内部表示为pandas.DataFrame。您可以使用series.pd_dataframe()（以获取DataFrame的副本）或series._df直接访问此DataFrame（如果您不想复制DataFrame来保存它）。但在后一种情况下要小心，因为在适当位置修改DataFrame将破坏TimeSeries的不变性。然后你可以使用任何你想要的方法来保存panda Dataframe ，例如pandas.DataFrame.to_csv()或pandas.DataFrame.to_pickle()。你可以看看this article on Medium来比较几种不同格式在保存和加载 Dataframe 时的性能。
TimeSeries
pandas.DataFrame
series.pd_dataframe()
DataFrame
series._df
pandas.DataFrame.to_csv()
pandas.DataFrame.to_pickle()
mrwjdhj32#
您可以直接在时间序列上使用.to_csv()、.to_json()或.to_pickle()。参见https://unit8co.github.io/darts/generated_api/darts.timeseries.html。
.to_csv()
.to_json()
.to_pickle()
2条答案
按热度按时间kyxcudwk1#
Dart中的预测只是常规的
TimeSeries对象，TimeSeries在内部表示为pandas.DataFrame。您可以使用
series.pd_dataframe()（以获取DataFrame的副本）或series._df直接访问此DataFrame（如果您不想复制DataFrame来保存它）。但在后一种情况下要小心，因为在适当位置修改DataFrame将破坏TimeSeries的不变性。然后你可以使用任何你想要的方法来保存panda Dataframe ，例如
pandas.DataFrame.to_csv()或pandas.DataFrame.to_pickle()。你可以看看this article on Medium来比较几种不同格式在保存和加载 Dataframe 时的性能。mrwjdhj32#
您可以直接在时间序列上使用
.to_csv()、.to_json()或.to_pickle()。参见https://unit8co.github.io/darts/generated_api/darts.timeseries.html。