📊 时间序列数据预处理指南 📈

时间序列数据是机器学习和数据分析中常见的类型，但其特殊性要求更严格的数据预处理。以下是关键步骤和注意事项：

1. 数据收集与初步检查

• 确认时间戳格式是否统一（如YYYY-MM-DD HH:MM:SS）
• 检查数据频率（秒级/分钟级/小时级等）是否一致
• 使用 📁 图标：

2. 数据清洗

• 处理异常值（如NaN、Inf）
• 去除重复记录（使用drop_duplicates()）
• 修正时间戳错误（如datetime类型转换）
• 插入🛠️ 图标：

3. 标准化与归一化

• 使用MinMaxScaler或StandardScaler处理数据
• 注意时间序列的趋势性可能导致标准化失效
• 示例：

4. 处理缺失值

• 线性插值（interpolate(method='linear')）
• 前向/后向填充（fillna()）
• 插入🔧 图标：

5. 特征工程

• 构造滞后特征（如lag=1,2,3）
• 添加滑动窗口统计量（均值、方差等）
• 插入🧮 图标：

6. 数据分割

• 按时间顺序划分训练集/测试集（避免未来数据泄露）
• 使用train_test_split时需指定shuffle=False
• 插入✂️ 图标：

扩展阅读

• 如需了解时间序列预测模型，可访问：时间序列预测方法指南
• 插入📚 图标：