python 功能带有tsfresh的框架

zpf6vheq 于 2024-01-05 发布在 Python

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我有一个Pandas的框架，它看起来像这样：

time  000010  000017  000033      000034      000041     000042  \
0     672.246427     NaN     NaN     NaN  122.812927  367.110779  75.933125   
1     672.253247     NaN     NaN     NaN  126.228996  372.775421  78.117798   
2     672.260270     NaN     NaN     NaN  126.909046  369.460754  77.109196   
3     672.267205     NaN     NaN     NaN  129.729416  376.499878  76.996864   
4     672.274120     NaN     NaN     NaN  126.082420  380.343506  76.199158   
5     672.281085     NaN     NaN     NaN  127.412136  387.227203  78.589165   
6     672.288012     NaN     NaN     NaN  131.672180  394.507355  83.319740   
7     672.294974     NaN     NaN     NaN  128.294861  390.472992  78.814026   
8     672.301931     NaN     NaN     NaN  134.104858  393.601486  82.421974   
9     672.308877     NaN     NaN     NaN  119.213364  393.934875  80.444237   
10    672.315816     NaN     NaN     NaN  126.745148  378.437531  79.340736   
11    672.322750     NaN     NaN     NaN  114.940750  367.477142  76.719002   
12    672.329622     NaN     NaN     NaN  118.000877  364.089691  74.932938

字符串
我打算与模块'tsfresh'一起使用来提取特征。编号列标题是对象ID，时间列是时间序列。
这个数据框被称为“data”，所以我尝试使用extract features命令：

extracted_features = extract_features(data, column_id = objs[1:], column_sort = "time")

型
其中objs[1：]是列标题“time”右侧的对象ID。
这个错误与'一个数组的真值有多个元素是模糊的'，但有人能帮助我做这个工作，并提取一个很好的pandas特征的数组吗？
非常感谢提前！

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/44679191/features-dataframe-with-tsfresh

1条答案

按热度按时间

k2fxgqgv1#

也许我误解了你的问题，但如果我理解正确的话，你需要重新排序你的框架在一个形式，tsfresh可以理解它。
column_id假设（正如它的名字所暗示的）一个列名与ID列-你没有。我想，你只有6个不同的ID（000010，000017，000033，000034，000041，000042），每个都有13个时间序列浮点值（我们称之为data）。

id     kind  value       time
000034   data  122.812927  672.246427
...
000041   data  367.110779  672.246427   
...

字符串
然后，您可以使用以下命令将其馈送到tsfresh中：

extract_features(df, column_id="id", column_kind="kind", 
                  column_value="value", column_sort="time")

型
另外，您需要去掉NaN列（因为tsfresh不知道如何处理它们）。
请查看我们的数据格式文档：http://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/text/data_formats.html

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