load_from_tsfile#
- load_from_tsfile(full_file_path_and_name, replace_missing_vals_with='NaN', return_y=True, return_data_type='nested_univ', encoding='utf-8')[源代码][源代码]#
将时间序列 .ts 文件加载到 X 和（可选）y 中。
从 .ts 文件加载的数据被导入到一个嵌套的 pd.DataFrame 中，或者根据请求可选地导入到一个二维的 np.ndarray（等长，单变量问题）或三维的 np.ndarray（等长，多变量问题）中。如果存在，y 被加载到一个一维的 np.ndarray 中。
- 参数:
- 完整文件路径和名称str
要读取的 .ts 文件的完整路径和文件名。
- replace_missing_vals_withstr, 默认 NaN
在解析之前，文本文件中缺失的值应替换为的值。
- return_y布尔值，默认 True
是否返回 y 变量，如果它存在的话。
- 返回数据类型str, 可选, 默认 = “nested_univ”
返回 X 的内存数据格式规范。str 可以是任何其他支持的 Panel mtype。
关于mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER；关于规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb
- 常用规范：
“nested_univ: 嵌套的 pd.DataFrame, pd.Series 在单元格中 “numpy3D”/”numpy3d”/”np3D”: 3D np.ndarray (实例, 变量, 时间索引) “numpy2d”/”np2d”/”numpyflat”: 2D np.ndarray (实例, 时间索引) “pd-multiindex”: 具有2级 (实例, 时间) MultiIndex 的 pd.DataFrame”
如果数据无法存储在请求的类型中，则会引发异常。
- 编码: str
encoding 是使用 open 函数读取文件时所使用的编码名称。
- 返回:
- Xsktime 兼容的内存容器，mtype 返回数据类型
关于mtypes的列表，请参见 datatypes.SCITYPE_REGISTER；关于规范，请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb
- y仅在 return_y=True 时返回，np.ndarray
- 引发:
- 如果请求的文件不存在，则引发 IOError
- 如果输入序列的维度不一致（不支持），则引发 IOError
- 如果请求了类别标签但文件中不存在，则引发 IOError
- 如果输入文件没有案例，则引发 IOError
- 如果 return_data_type = numpy3d 但数据是长度不等的时间序列，则抛出 ValueError
- 如果 return_data_type = numpy2d 但数据是多元的，则引发 ValueError。
- 或不等长序列