SummaryTransformer

class SummaryTransformer(summary_function=('mean', 'std', 'min', 'max'), quantiles=(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9), flatten_transform_index=True)

计算时间序列的汇总值。

对于 单变量时间序列 ，计算输入序列的汇总函数和分位数。如果输入是 多变量时间序列 ，则每个列的汇总函数和分位数分别计算。

参数:

summary_function字符串、列表、元组或无，默认值为(“mean”, “std”, “min”, “max”)

如果不是 None，则是一个字符串，或字符串列表或元组，指示用于总结数据集每列的 pandas 汇总函数。必须是以下之一：(“mean”, “min”, “max”, “median”, “sum”, “skew”, “kurt”, “var”, “std”, “mad”, “sem”, “nunique”, “count”)。如果为 None，则不计算汇总，且分位数必须非 None。

分位数str, list, tuple 或 None, 默认=(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9)

要计算的系列分位数可选列表。如果为 None，则不计算分位数，并且 summary_function 必须为非 None。

flatten_transform_indexbool, 可选 (默认=True)

如果为True，返回的DataFrame的列是扁平的，形式为“variablename__feature”；如果为False，列是MultiIndex（variablename__feature）。如果返回的mtype没有列名，则此设置无效。

属性:

is_fitted

是否已调用 fit。

参见

WindowSummarizer

从序列中提取跨越（移位）窗口的特征

注释

这为 pandas DataFrame 和 Series 的 agg 和 quantile 方法提供了一个包装器。

示例

>>> from sktime.transformations.series.summarize import SummaryTransformer
>>> from sktime.datasets import load_airline
>>> y