TimeSeriesDataFrame.from_iterable_dataset¶

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

从字典的可迭代对象中构造一个TimeSeriesDataFrame，每个字典代表一个单一的时间序列。

此函数还提供与GluonTS ListDataset格式的兼容性。

Parameters:

iterable_dataset (Iterable) –

一个字典的迭代器，每个字典包含一个target字段，指定（单变量）时间序列的值，以及一个start字段，指定开始时间作为pandas Period。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。

Returns:

ts_df – A data frame in TimeSeriesDataFrame format.

Return type:

TimeSeriesDataFrame