时间序列数据处理教程

时间序列数据是人工智能领域中常见的数据类型之一，对其进行有效的预处理对于后续模型的训练和预测至关重要。以下是一些关于时间序列数据处理的基本步骤和技巧。

基本步骤

1. 数据清洗：去除异常值、缺失值等。
2. 数据转换：将时间序列数据转换为适合模型输入的格式。
3. 特征工程：提取有助于模型学习的特征。
4. 数据归一化：将数据缩放到相同的尺度。

工具和库

在Python中，pandas和scikit-learn是常用的数据处理工具和库。

• pandas：用于数据清洗和转换。
• scikit-learn：用于特征工程和数据归一化。

示例

假设我们有一个关于股票价格的时间序列数据，以下是一个简单的数据处理流程：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 数据转换
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

# 特征工程
data['rolling_mean'] = data['price'].rolling(window=5).mean()

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data[['rolling_mean']])

扩展阅读

如果你对时间序列数据处理有更深入的了解需求，可以阅读以下教程：

• 时间序列数据处理指南

图片示例

股票价格波动

时间序列数据可视化

特征工程示例