将时间序列转换为数据帧，使每一行都有连续的时间片答案

【问题标题】：Convert time series into dataframe so that each row has consequtive time slices将时间序列转换为数据帧，使每一行都有连续的时间片
【发布时间】：2013-02-08 05:33:59
【问题描述】：

我有一个时间序列作为 pandas Series 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

我怎样才能进行这样的转换？

我的时间序列是这样的（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

【问题讨论】：

你的时间序列是什么样的？
@AndyHayden 更新了我的问题。

标签： python numpy pandas

【解决方案1】：

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)])

然后你重命名列：

df.columns=['Day '+str(i) for i in range(1,61)]

【讨论】：

【解决方案2】：

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])

【讨论】：