时间序列预处理简介

时间序列预处理是数据分析中的关键步骤，它涉及对时间序列数据进行清洗、转换和准备，以便于进一步的分析和建模。

预处理步骤

1. 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
2. 特征工程：创建新的特征或转换现有特征。
3. 数据转换：将数据转换为适合分析的格式。

工具和技术

• Python：Pandas、NumPy、Scikit-learn
• R：dplyr、ggplot2
• 数据库：PostgreSQL、MySQL

示例代码

import pandas as pd

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

# 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 创建新特征
data['new_feature'] = data['feature1'] / data['feature2']

# 转换数据格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

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    print(f'<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/{tag}/" alt="{tag}"/></center>')