无法使用 tsfresh 包中的“extract_features”方法从时间序列数据中提取特征

Question

我正在从 Anaconda3 2019.03（Python 3.7.3 64 位）的 Spyder(3.3.3) 中运行代码。 并使用 tsfresh 0.11.1

我正在运行的代码处理大量包含传感器数据的时间序列数据（17 个不同文件中的 17 个传感器的数据。

（数据集网址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Condition+monitoring+of+hydraulic+systems）

问题是执行在特征提取步骤中卡住了。它使用 tsfresh 包中的 extract_features 方法从数据中提取特征。 'column_id' 和 'column_sort' 参数默认为 'str' 数据类型。因此，它在该步骤显示以下错误：

TypeError: /: 'str' 和 'int' 的操作数类型不受支持

当试图只执行 17 个文件中的一个文件时，它会显示不同的错误：

TypeError:Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('U32') 根据规则'safe'

代码网址： https://github.com/zhou100/SensorDefaults/blob/master/Detecting%20and%20Compensating%20Sensor%20Faults.ipynb

谢谢

Answer 1

我尝试删除实际包含“25/12/2020 14:32:23”的时间列。

在我尝试之后，它成功了 Error TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int' 的原因，