PyPOTS是一个专为数据挖掘和机器学习设计的Python工具箱/库，用于处理部分观测时间序列（POTS），即包含缺失值的不规则采样时间序列。POTS是现实环境中普遍存在的问题，由于各种原因（如传感器故障、通信错误、意外故障等），时间序列中的缺失值很常见。这使得POTS成为开放世界建模中普遍的问题，阻碍了高级数据分析。尽管这个问题很重要，但是数据挖掘领域仍缺乏专门的工具包。PyPOTS的出现填补了这个空白。

PyPOTS是第一个专门为部分观测时间序列设计的Python工具箱/库，支持对POTS数据集进行插补、分类、聚类和预测等任务。它旨在成为一个方便的工具箱，使POTS上的数据挖掘变得简单而不是繁琐，帮助工程师和研究人员更多地关注手头的核心问题，而不是如何处理数据中的缺失部分。PyPOTS将不断集成经典和最新的部分观测多元时间序列数据挖掘算法。当然，除了各种算法外，PyPOTS还具有统一的API、详细的文档和跨算法的交互式示例作为教程。

主要特点和功能：

  • 支持插补、分类、聚类和预测等任务
  • 针对部分观测时间序列设计
  • 集成经典和最新的数据挖掘算法
  • 统一的API、详细的文档和跨算法的交互式示例

访问链接: https://pypots.com/