Я хочу различать две машины на основе их временных рядов. Для этого доступны данные временного ряда, состоящие из нескольких датчиков.
Ввод выглядит следующим образом:
| Номер столбца | Временная метка | идентификатор времени | Датчик А | Датчик B | Идентификатор машины | Ярлык |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 мин 0 сек | 0 | 2,16 | 3,16 | А | 0 |
| 2 | 0 мин 1 сек | 0 | 2,17 | 3,17 | А | 0 |
| 3 | … | А | 0 | |||
| 4 | 0 мин 59 с | 0 | 2,18 | 3,18 | А | 0 |
| 5 | 1 мин 0 с | 1 | 1,8 | 3.1 | А | 0 |
| 6 | 1 мин 59 с | 1 | 1,9 | 3.1 | А | 0 |
| 7 | 2 мин 0 с | 2 | 2.1 | 3.2 | А | 0 |
| 8 | 2 мин 59 с | 2 | 2.2 | 3.2 | А | 0 |
| 9 | ||||||
| 10 | 0 мин 0 сек | 0 | 2,3 | 3,6 | В | 1 |
| 11 | 0 мин 1 сек | 0 | 2.2 | NaN | В | 1 |
| 12 | … | В | 1 | |||
| 13 | 0 мин 59 с | 0 | NaN | 3,5 | В | 1 |
| 14 | 1 мин 0 с | 1 | 2,4 | 3,5 | В | 1 |
| 15 | 1 мин 59 с | 1 | 2,3 | 3,5 | В | 1 |
| 16 | 2 мин 0 с | 2 | 2,3 | 3,7 | В | 1 |
| 17 | 2 мин 59 с | 2 | 2,4 | 3,7 | В | 1 |
Для каждой машины записывается 3 минуты данных. ( На самом деле, это гораздо больше, чем 3 минуты, здесь просто для простоты)
Я хотел бы получить 3 "примера" из записанного временного ряда для каждой машины. Поэтому я создал столбец идентификатора времени. Я хотел бы объединить все данные одного и того же идентификатора времени и сделать их доступными позже, например. машина опорных векторов. Я не уверен, как подготовить строки и столбцы, например. идентификатор времени 0. Поэтому я не знаю, как должен выглядеть правильный формат.
Могу ли я подготовить данные следующим образом? Или как насчет основной процедуры здесь
| идентификатор времени | Датчик A_0s | Датчик B_0s | Датчик A_1s | Датчик B_1s | Датчик A_59s | Датчик B_59s | Идентификатор машины | Ярлык |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2,16 | 3,16 | 2,17 | 3,17 | 2,17 | 3,18 | А | 0 |
| 1 | 1,8 | 3.1 | 1,9 | 3.1 | .. | .. | А | 0 |
| … | ||||||||
| 0 | 2,3 | 3,6 | 2.2 | NaN | NaN | 3,5 | В | 1 |
| … |
Целесообразно ли здесь использовать такие библиотеки, как tsfresh? или это полезно только в том случае, если события происходят в пределах временных данных?
Надеюсь, я достаточно ясно изложил вопрос. Спасибо