日期时间选择Python

Question

我需要通过从数据集中保留最后5周来应用时间序列交叉验证来验证模型。

然后预测一周，并逐周将样本周添加到您的样本中。记录MSE并绘制预测。

我的问题在于我拥有的CSV文件中的日期和时间，以及如何删除过去5周。 数据集：

data = pd.read_csv('https://www.wu.ac.at/usr/ma/nloehndo/dmds/data/pm_25_weather.csv', index_col=0, parse_dates=[0], infer_datetime_format=True)

Answer 1

您可以在索引中找到最后一个日期之前5周的日期，如下所示：

In [18]: data.index[-1] - pd.DateOffset(weeks=5)
Out[18]: Timestamp('2015-01-17 23:00:00')

然后创建一个布尔掩码

cutoff = data.index[-1] - pd.DateOffset(weeks=5)
mask = data.index < cutoff

将数据分为两组：

train, test = data.loc[mask], data.loc[~mask]