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我有一个时间序列作为熊猫系列对象。我想知道我是否可以通过查看过去 60 天的值来预测一天的值。出于这个原因，我想将我的时间序列转换为如下所示的数据框（以便我可以将其提供给学习算法）；

Day 1    Day2     ... Day 60   value
986.55   990.95   ... 1618.86  1655.5
990.95   1017.85  ... 1655.5   1669.8
1017.85  1053.68  ... 1669.8   1707.2

我该如何进行这种转换？

我的时间序列看起来像这样（索引是 pandas.tseries.index.DatetimeIndex）；

DATE
1991-01-02 986.55
1991-01-03 990.95
1991-01-04 1017.85
1991-01-05 1053.68
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说s是你得到的系列。您可以通过日复一日地切片系列来从中创建一个 DataFrame：

df = pd.DataFrame([s[i:i+60].values for i in range(len(s)-60)])

然后重命名列：

df.columns=['Day '+str(i) for i in range(1,61)]
于 2013-02-22T21:02:56.363 回答
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doffset = pd.tseries.offsets.Day(60)

f = lambda x: pd.DataFrame(x.tolist()).T

pd.concat([f(df['value'].ix[i:i+doffset]) for i in df.index])
于 2013-02-22T21:14:00.857 回答