文件名称：tsfeatures:根据时间序列数据计算各种特征。 R包tsfeatures的Python实现
文件大小：77KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 15:02:12
python errors time-series metrics forecasting
特色 根据时间序列数据计算各种特征。 R包Python实现。 安装 您可以使用以下tsfeatures从安装tsfeatures的发行版本： pip install tsfeatures 用法 tsfeatures主函数默认情况下计算Montero-Manso，Talagala，Hyndman和Athanasopoulos在。 from tsfeatures import tsfeatures 该函数接收具有unique_id ， ds ， y列以及可选的数据频率的面板熊猫df。 tsfeatures ( panel , freq = 7 ) 默认情况下（ freq=None ），该函数将尝试推断每个时间序列的频率（使用ds列上pandas infer_freq ）并根据内置字典FREQS分配一个季节性周期： FREQS = { 'H' : 24 , 'D' : 1 ,
【文件预览】：
tsfeatures-master
----tsfeatures()
--------metrics()
--------compare_with_r.py(2KB)
--------utils.py(10KB)
--------tests()
--------__init__.py(65B)
--------m4_data.py(6KB)
--------tsfeatures.py(27KB)
--------tsfeatures_r.py(6KB)
----.github()
--------images()
--------workflows()
----LICENSE(1KB)
----requirements.txt(137B)
----setup.py(773B)
----.gitignore(2KB)
----README.md(7KB)