TSFEL (Time Series Feature Extraction Library)是一个用于时间序列数据的特征提取的Python包。它允许用户在不需要大量编程工作的情况下,对时间序列进行探索性的特征提取。TSFEL能自动提取超过60种不同的统计、时域和频域特征。它的主要功能包括直观快速的部署、计算复杂度评估、详细的文档说明,以及易于扩展新特征的能力。
数据结构说明Series一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。 如果传入的数据找不到对应的列,就将结果置为NaN。Time- Series以时间为索引的Series。
Kats is another recent library developed by the research team at Facebook dedicated especially to handle time-series data. The goal of the framework is to provide a complete solution for solving time series problems. Using this library we can do the following: time-series analysis detection of ...
This course is part of a wider Time Series with Python Track, which provides a set of five courses to help you master this data science skill. For Business Training 2 or more people?Get your team access to the full DataCamp library, with centralized reporting, assignments, projects and mor...
题目: Self-Supervised Learning for Time Series Analysis: Taxonomy, Progress, and Prospects 作者:Kexin Zhang, Qingsong Wen(文青松), Chaoli Zhang, Rongyao Cai, Ming Jin(金明), Yong Liu(刘勇), James Zhang, Yuxuan Liang(梁宇轩), Guansong Pang(庞观松), Dongjin Song(宋东进), Shirui Pan(潘世瑞...
基于NumPy的一种工具,为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型,提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法,为时间序列分析提供很好的支持,提供多种数据结构,如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。 二、数据可视化 ...
Python的Pandas库(Python Data Analysis Library)是数据科学家和分析师的得力助手,它提供了强大的数据处理和分析工具,使得数据的导入、清洗、转换和分析变得更加高效和便捷。 本文将深入介绍Pandas库的各种功能和用法,包括DataFrame和Series的基本操作、数据清洗、数据分析和可视化等方面。
1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要...
What Is the Time Library in Python?The time library in Python is a module that provides various functions to work with time-related operations. It’s part of the Python Standard Library. This means that you can simply import this module and start using it without having to install any ...
This fact is key for time series prediction problems such as forecasting, classification or anomaly detection, amongst others. In this paper, the TSFEDL library is introduced. It compiles 22 state-of-the-art methods for both time series feature extraction and prediction, employing convolutional ...