我有多个 pandas数据帧，其中包含多个用户，每个用户具有多个功能的顺序时间戳序列。看起来类似于以下内容：
user day feature_1 ... feature_n
0 1 0 6 ... 5
1 1 1 7 ... 4
2 1 2 6 ... 7
3 1 3 7 ... 8
4 1 4 6 ... 4
5 1 5 4 ... 3
6 1 6 3 ... 5
7 1 7 4 ... 6
8 1 8 3 ... 7
9 1 9 4 ... 7
10 2 0 3 ... 5
11 2 1 5 ... 4
我想预测Feature_1的值，即每个用户给定七个信息时间戳，提前一个时间戳：如果我是对的话，可以进行多对一预测。
我以前已经对用户进行了群集，并希望每个数据帧创建一个一个LSTM模型。 我已经过滤掉了时间戳少于8个的用户，而且我知道如何使用 pandas groupby 和 shift 函数为每行创建一个目标>。
Keras LSTM实现需要3D张量格式的数据，并在文档中提供以下帮助： [nSamples，nTimesteps，nFeatures]
鉴于我的数据集和目标，我不明白如何实现这一目标。我尝试搜索解决方案或教程，但到目前为止找不到任何内容。任何帮助将不胜感激！
如果有关系，我正在使用Python 3.6.6，Keras 2.2.4，Tensorflow 1.11.0和numpy 1.15.2
编辑：由于@ely的建议，我设法弄清楚了。正如他在评论中所解释的，我应该为每7个时间戳创建一个样本。但是，实现这一目标的最Python方式仍未弄清楚。