时间序列数据预处理工具推荐与使用
在大模型训练中，时间序列数据预处理是关键环节。本文将推荐几个实用的预处理工具，并提供可复现的操作步骤。
数据清洗与缺失值处理
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('time_series_data.csv')
# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())
# 线性插值填充缺失值
df['value'] = df['value'].interpolate(method='linear')
# 或使用前向填充
# df['value'] = df['value'].fillna(method='ffill')
数据标准化与归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# 标准化
scaler = StandardScaler()
df['normalized_value'] = scaler.fit_transform(df[['value']])
# 归一化
minmax_scaler = MinMaxScaler()
df['scaled_value'] = minmax_scaler.fit_transform(df[['value']])
时间特征提取
# 从时间戳中提取时间特征
df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day
df['hour'] = df['date'].dt.hour
df['weekday'] = df['date'].dt.weekday
数据平滑处理
# 移动平均平滑
window_size = 5
df['smoothed_value'] = df['value'].rolling(window=window_size).mean()
推荐使用pandas、scikit-learn和statsmodels等工具组合，能够高效完成时间序列数据的特征工程任务。
讨论