我有一个包含三个系列和时间轴的 pandas
时间序列对象。我想要用一个时间窗口来训练神经网络,因此我需要创建一个由重复的 pandas 列组成的矩阵,并且这些列有不同的移位。我可以使用 pandas.concat
手动完成,但那会花费很长时间,而且不太灵活。现在我正在尝试:
# Make 40 columns with the original dataframe first column and
# make 20 columns with the original dataframe second column
param_array = pandas.DataFrame()
for i in range(1, 41) :
param_array = pandas.concat([param_array, input[[0]].shift(i * 2)], axis=1, ignore_index=True)
for i in range(1, 21) :
param_array= pandas.concat([param_array, input[[1]].shift(i * 2)], axis=1, ignore_index=True)
但是这只是将时间序列附加在第一个时间序列的末尾,它并没有创建新的列。