我有一个时间序列作为 pandas Series 对象。我想知道是否可以通过查看过去 60 天的值来预测一天的值。因此，我想将时间序列转换为如下所示的数据框(以便我可以将其提供给学习算法)；
Day 1 Day2 ... Day 60 value
986.55 990.95 ... 1618.86 1655.5
990.95 1017.85 ... 1655.5 1669.8
1017.85 1053.68 ... 1669.8 1707.2
我怎样才能进行这样的转换？
我的时间序列如下所示(索引是 pandas.tseries.index.DatetimeIndex)；
DATE
1991-01-02 986.55
1991-01-03 990.95
1991-01-04 1017.85
1991-01-05 1053.68
最佳答案
说s是您获得的系列。您可以通过日复一日地对系列进行切片来从中创建一个 DataFrame:
df = pd.DataFrame([s[i:i+60].values for i in range(len(s)-60)])
然后重命名列:
df.columns=['Day '+str(i) for i in range(1,61)]
关于python - 将时间序列转换为数据帧，使得每一行都有连续的时间片，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15026908/