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教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

这是美国驻北京大使馆记录了五年的数据集，其按小时报告天气和污染水平。 此数据包括日期、PM2.5 浓度，以及天气信息，包括露点、温度、气压、风向、风速和降水时长。...: 组合风向 Iws: 累计风速 s: 累积降雪时间 Ir: 累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...基本数据准备 原始数据尚不可用，我们必须先处理它。 以下是原始数据集的前几行数据。 ? 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。...LSTM 数据准备 第一步是为 LSTM 模型准备污染数据集，这涉及将数据集用作监督学习问题以及输入变量归一化。...定义和拟合模型 在本节中，我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先，我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。

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教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM（附代码、数据集）

这是美国驻北京大使馆记录了五年的数据集，其按小时报告天气和污染水平。 此数据包括日期、PM2.5 浓度，以及天气信息，包括露点、温度、气压、风向、风速和降水时长。原始数据中的完整特征列表如下： 1....Iws：累计风速 12. s：累积降雪时间 13. Ir：累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...基本数据准备 原始数据尚不可用，我们必须先处理它。 以下是原始数据集的前几行数据。 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。...LSTM 数据准备 第一步是为 LSTM 模型准备污染数据集，这涉及将数据集用作监督学习问题以及输入变量归一化。...定义和拟合模型 在本节中，我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先，我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。

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    Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

    如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。 让我们开始吧。...TEMP：温度 PRES：压力 cbwd：综合风向 Iws：累计风速 Is：累积下了几个小时的雪 Ir：累积下了几个小时的雨 我们可以使用这些数据，并构建一个预测问题，在前一天的天气条件和污染情况下，我们预测下一个小时的污染情况...3.多元LSTM预测模型 在本节中，我们将适合LSTM的问题。 LSTM数据准备 第一步是准备LSTM的污染数据集。 这涉及将数据集构造为监督学习问题并对输入变量进行归一化。...定义和拟合模型 在本节中，我们将在多元输入数据上拟合一个LSTM模型。 首先，我们必须将准备好的数据集分解为训练集和测试集。...如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。

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    绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心！

    直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。...分别使用Matplotlib、Pandas、Seaborn模块可视化Histogram。 其中，Matplotlib和Pandas样式简单，看上去吸引力不大。...plt.subplot(1,1,1) x=labels y=df1["病例数"].values plt.bar(x,y,width=0.5,align="center") plt.title("深圳市患者按年龄分组...# 上面表达了所有患者的年龄分布，如果按性别分组， # 研究不同性别下年龄分布的差异，该如何实现叻？...6）、cumulative：是否需要计算累积频数或频率。

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    为什么LSTM看起来那么复杂，以及如何避免时序数据的处理差异和混乱

    对于LSTM尤其如此，导致这些问题的关键在于： 数据准备的顺序 数据存储的结构 简单地说，由于两个关键步骤有多种方法可以获得相同的结果，因此每个程序员选择的路径可能有所不同。...在这篇文章中，将分析为什么我们必须下定决心使用一组特定的范例，特别是在为冗长的LSTM编程时，以便更好地调试和共享。...LSTM 数据准备阶段 本质上，当我们为模型准备时间序列数据时，需要执行以下关键步骤： 按时间分割数据集 将数据集转换为有监督学习问题 这两个步骤的执行顺序没有明确规定。...数据结构 在我们决定了为LSTM准备数据的正确顺序之后，我们需要选择使用哪种合适的数据结构。...Lists 将数据集的内容存储在多维列表中是十分低效的。以 Kaggle 上发表的一段代码为例： ?

    1.5K20

    基于深度学习模型的空气污染时序预测

    在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...数据集包括日期、PM2.5浓度、露点、温度、风向、风速、累积小时雪量和累积小时雨量。...13.lr 累积雨量 我们可以利用此数据集搭建预测模型，利用前一个或几个小时的天气条件和污染数据预测下一个（当前）时刻的污染程度。...三、多变量LSTM预测模型 3.1 LSTM数据准备 采用LSTM模型时，第一步需要对数据进行适配处理，其中包括将数据集转化为有监督学习问题和归一化变量（包括输入和输出值），使其能够实现通过前一个时刻（...其中，上述第三种方式对于处理时间序列问题的LSTM可能是最重要的。 3.2 构造模型 在这一节，我们将构造LSTM模型。 首先，我们需要将处理后的数据集划分为训练集和测试集。

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    Python常用小技巧总结

    小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视表分析--melt函数 将分类中出现次数较少的值归为...others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象 df.groupby...(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=...col1,values=[col2,col3],aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建⼀个按列col1进⾏分组，计算col2的最⼤值和col3的最⼤值、最⼩值的数据透视表

    11K20

    Pandas透视表及应用

    之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...#通过cumsum 对月增量做累积求和 month_count.loc[:,'存量'] = month_count['月增量'].cumsum() month_count 可视化，需要去除第一个月数据...第一个月数据是之前所有会员数量的累积（数据质量问题） 由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量  通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数... 分组之后得到的是multiIndex类型的索引，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().reset_index

    1.1K10

    小蛇学python（18）pandas的数据聚合与分组计算

    对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...无论你准备拿groupby做什么，都会用到size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series。 ? image.png 对分组进行迭代 以下是单键值情况 ?...image.png 以下是按由多个键值构成元组的分组情况 ? image.png 通过这两个操作分析得知，第一行打印出来的是分组所根据的键值，紧接是按照此分组键值或者键值对得到的分组。...非NA值的积 first last 第一个和最后一个非NA值 更加高阶的运用 我们拿到一个表格，想添加一个用于存放各索引分组平均值的列。...image.png 经过以上操作，我们可以看出来，凡是key是按照one分组的，如今在people列表里都变成了one里的平均值。这时候我们再自定义函数。 ?

    3K20

    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...，index 表示按该列进行分组索引，而 columns 则表示最后结果将按该列的数据进行分列。...你可以在 Pandas 的官方文档 中找到更多数据透视表的详细用法和例子。 于是，我们按上面的语法，给这个动物统计表创建一个数据透视表： ? 或者也可以直接调用 df 对象的方法： ?

    28.9K64

    总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

    大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) output 4、对聚合结果进行命名 在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。...就像我们可以聚合多个列一样，我们也可以使用多个列进行分组。...("last_week_sales", "mean")).sort_values(by="avg_sales", ascending=False).head() output 这些行根据平均销售值按降序排序...df["cum_sum_2"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().sum().values output 24、累积平均 利用展开函数和均值函数计算累积平均

    4.4K30

    用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

    如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 让我们开始吧。 更新于2017年5月：修复了invert_scale（）函数中的错误，谢谢Max。...本教程分为9个部分; 他们是： 洗发水销售额数据集 测试设置 持续性模型预测 LSTM数据准备 LSTM模型开发 LSTM预测 完整的LSTM例子 开发稳健的结果 教程扩展 Python环境 本教程假设您已经安装了...我们可以使用Pandas中的shift（）函数来实现这个功能，这个功能会将一系列的所有值按指定的位数推下去。我们需要一个位置的移位，这将成为输入变量。时间序列就是输出变量。...，请参阅文章： 如何检查时间序列数据是否固定与Python 如何区分时间序列数据集与Python 将时间序列按比例缩放 像其他神经网络一样，LSTM希望数据大小能控制在神经网络使用的激活函数的范围内。...概要 在本教程中，您了解了如何开发用于时间序列预测的LSTM模型。 具体来说，你了解到： 如何准备用于开发LSTM模型的时间序列数据。 如何开发时间序列预测的LSTM模型。

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    纳米白与Pandas

    希望这位粉丝原谅，希望幕黑君近来的几篇更新您能够喜欢，也希望您能继续关注温井和幕黑合作的这个公众号。 二是温井还是在艰难地学新东西。...真诚地佩服那些优秀的同学，但是，世界上还是有许多温井这样不优秀的纳米白们在同样、甚至更加努力地学习和成长。 废话说完。...另外如果有DS同学对作业中的哪道题有疑问，或是对温井的答案有异议，都请留言给我，温井会在周四晚(12/28)前根据大家的需求准备分享内容。...例如我们有个以天为频率的数据： 那么其实我们可以将数据按年来分组，然后进行我们想要的操作，例如 希望对大家有点点帮助吧。...不过，温井告诉自己的是，我总得从基础的开始，先会用一个简单粗暴的功能，然后慢慢摸索，看别人的例子，一点一点累积。

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    精品教学案例 | 基于TensorFlow实现LSTM对股票收盘价走势的预测

    案例中使用Pandas读取数据，Matplotlib进行可视化操作，最终用TensorFlow搭建最终的LSTM神经网络模型。提高学生对工具的使用熟练程度。 1....如果有更多的有序数据，那么RNN就会一点一点把记忆累积起来一起分析。 如图所示，RNN后一个节点不仅受输入层输入的影响，还会受到上一个节点的影响。...Pandas是基于NumPy的库，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，弥补了Python在数据分析和建模方面的空白，使用户不必因为需求而切换到更特定领域的语言，如R。...同时，用数据集的每一组特征组合为一个列表，用每一组的标签值组合为另一个列表，训练集和测试集通过循环结构填充自己的两个列表，由此完成数据集的拆分。...训练集额外有一个batch_index，每当每一组数据的起始数据项的编号被预设的batch_size整除，记下该编号形成一个列表。 接下来是构建LSTM神经网络以及训练和测试验证的函数。

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    详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

    一、环境准备和安装 在开始学习之前，我们需要确保 Python 环境中已经安装了 pandas 和 xlrd。你可以通过以下步骤安装这些库。...五、高效的数据操作与分析 5.1 数据分组与聚合 数据分组和聚合是数据分析中非常常见的操作，它可以帮助你从大数据集中提取总结性信息。...City’)[‘Age’].mean()：按 City 列分组，然后计算每个组中 Age 列的平均值。...pivot_table) 详细解释 pd.pivot_table(df, values=‘Age’, index=‘City’, columns=‘Gender’, aggfunc=‘mean’)：创建一个数据透视表，按城市和性别分组...例如，你可以按部门和性别统计员工的平均年龄，或者按产品和地区计算销售额的汇总。

    1.8K10

    首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

    作者：李庆辉 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 缩写说明： df：任意的 Pandas DataFrame 对象 s：任意的 Pandas Series 对象 注：有些属性方法 df 和...# 分位数, 可实现时间的中间点 df.quantile(.5) # 排名 average, min,max,first，dense, 默认 average s.rank() # 数据爆炸，将本列的类列表数据和其他列的数据展开铺开...col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后...，列col2的均值 # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.pivot_table(index=col1, values=[col2...col1分组的所有列的均值 # 按列将其他列转行 pd.melt(df, id_vars=["day"], var_name='city', value_name='temperature') # 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表

    8.5K10

    【Python篇】详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

    一、环境准备和安装 在开始学习之前，我们需要确保 Python 环境中已经安装了 pandas 和 xlrd。你可以通过以下步骤安装这些库。...十一、高效的数据操作与分析 11.1 数据分组与聚合 数据分组和聚合是数据分析中非常常见的操作，它可以帮助你从大数据集中提取总结性信息。...City’)[‘Age’].mean()：按 City 列分组，然后计算每个组中 Age 列的平均值。...pivot_table) 详细解释 pd.pivot_table(df, values=‘Age’, index=‘City’, columns=‘Gender’, aggfunc=‘mean’)：创建一个数据透视表，按城市和性别分组...例如，你可以按部门和性别统计员工的平均年龄，或者按产品和地区计算销售额的汇总。

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