TimeSeriesDataFrame.from_iterable_dataset¶

classmethod TimeSeriesDataFrame.from_iterable_dataset(iterable_dataset: Iterable, num_cpus: int = -1) → TimeSeriesDataFrame[source]¶

从表示单个时间序列的字典的可迭代对象构造 TimeSeriesDataFrame。

此函数还与 GluonTS ListDataset 格式兼容。

参数:

iterable_dataset (Iterable) –

一个迭代器，遍历字典，每个字典都有一个指定（单变量）时间序列值的 target 字段，以及一个以 pandas Period 表示起始时间的 start 字段。示例

iterable_dataset = [
    {"target": [0, 1, 2], "start": pd.Period("01-01-2019", freq='D')},
    {"target": [3, 4, 5], "start": pd.Period("01-01-2019", freq='D')},
    {"target": [6, 7, 8], "start": pd.Period("01-01-2019", freq='D')}
]

num_cpus (int, default = -1) – 用于并行处理可迭代数据集的 CPU 核心数。设置为 -1 以使用所有核心。

返回:

ts_df – TimeSeriesDataFrame 格式的数据框。

返回类型:

TimeSeriesDataFrame