时间序列特征提取模块
时间: 2025-05-24 16:16:52 浏览: 24
### 时间序列特征提取库
#### Python 中的时间序列特征提取库
对于时间序列特征提取,在 Python 生态中有多个强大的库可以利用:
- **tsfresh**: 这是一个专门用于自动从时间序列中抽取特征的开源 Python 库。它能够计算大量统计特性,如基本统计数据、频率成分以及更复杂的非线性度量[^4]。
```python
from tsfresh import extract_features, select_features
from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute
# 假设 df 是包含时间序列数据的数据框
extracted_features = extract_features(df, column_id="id", column_sort="time")
impute(extracted_features)
```
- **featuretools**: Featuretools 是一个通用框架,支持多种类型的数据集,也适用于时间序列数据分析。通过定义实体及其关系,Featuretools 能够自动生成丰富的特征集合。
```python
import featuretools as ft
es = ft.EntitySet(id='timeseries_data')
es.entity_from_dataframe(entity_id='data', dataframe=df,
index='index_col', time_index='datetime')
fm, features = ft.dfs(entityset=es, target_entity='data')
```
#### R 中的时间序列特征提取包
在 R 语言环境中同样存在一些优秀的工具来进行时间序列特征工程:
- **feasts**: 提供了一套全面的方法来探索和分析时间序列特征。Feasts 包含了各种函数用来绘制图形、分解季节性和趋势分量并计算不同类型的摘要统计量[^1]。
```r
library(feasts)
# 计算时间序列的一些基础特征
features <- tsibble %>%
features(value, feat_stl())
```
- **timsac**: Timsac 是另一个专注于时间序列建模与预测的 R 包,其中包含了若干方法可用于特征构建,比如 ARIMA 参数估计等。
这些库提供了广泛的功能帮助用户有效地完成时间序列预处理工作,并为进一步应用机器学习模型打下良好基础。
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