使用傅立叶变换提取时间序列特征

Question

921rows x 10166columns的数据集用于根据水温预测细菌板数。每行是一个观察值（前10080列是水温的时间序列，其余2列是y标签-1表示高细菌数，0表示低细菌数）。

每次激活的温度都有波动。在其余时间中，水温将保持恒定在25°C。由于时间序列中的特征太多，因此我正在考虑从时间序列数据中提取一些相关特征，例如使用fft或{{1}来提取前3个最低频率值或时间序列的幅度。 } ifft中的}等，然后适合物流回归模型。但是，由于有关wave / signal的背景知识有限，我对以下几件事感到困惑：

1）在时间序列上应用scipy.fftpack会产生时间序列数据的频率数字数组吗？如果没有，我应该改用哪个功能？

2）我对时间序列数据进行了fft处理（即，数据点以固定的时间间隔间隔开），并且每个时间序列的数据数均相同。如果1）是正确的，那么不同时间序列返回的频率数是否相同？

下面是我原始数据的基本可视化。

感谢您的帮助。谢谢。