在使用TimeSeriesGenerator时,pandas中的键错误可能是由于以下几个原因导致的:
针对以上问题,可以参考以下答案:
TimeSeriesGenerator是pandas中的一个函数,用于生成时间序列数据的样本和标签。它可以将时间序列数据转换为适用于机器学习模型的训练样本和标签。使用TimeSeriesGenerator时,可能会遇到键错误的问题,这可能是由于输入的时间序列数据不符合要求、键名称不匹配或存在缺失值导致的。
为了解决这个问题,首先需要确保输入的时间序列数据格式正确,每个时间步的特征数量一致。可以使用pandas的DataFrame或numpy的数组作为输入数据,并确保每一行代表一个时间步,每一列代表一个特征。
其次,需要检查输入的键名称是否与数据中的列名称完全一致,包括大小写。可以使用DataFrame的columns属性查看列名称,并与输入的键名称进行比较。
最后,需要确保数据中没有缺失值。可以使用pandas的dropna函数删除缺失值,或者使用fillna函数填充缺失值。
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