LSTM预测实例（数据集展示）_lstm预测数据集

数据集展示

# load and plot dataset
from pandas import read_csv
from pandas import datetime
from matplotlib import pyplot
# 加载数据
def parser(x):
	return datetime.strptime('190'+x, '%Y-%m')
series = read_csv('shampoo-sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, date_parser=parser)
# 显示开头部分行
print(series.head())
#head( )函数表示只能读取前五行数据
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画图

series.plot()
pyplot.show()

**运行结果：**
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/47055c6414ee40a692e1d42bea2aff59.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAc2V2ZW5f5LiN5piv6LWb5paH,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

# 代码讲解
将数据集下载到名为“ shampoo-sales.csv ”的当前工作目录中 ”。
```bash
series = read_csv('shampoo-sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, date_parser=parser)
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下面是对pandas的read_csv方法的讲解

header：设置导入 DataFrame 的列名称，默认为 “infer”，他与names 参数有着微妙的关系。

names：当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名；当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成None。如果都赋值，就会实现两个参数的组合功能。

下面直接上图解释：

1，两个都没有被赋值的时候：pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True)

2，header 赋值：

# 不指定names，指定header为1，则选取第二行当做表头，第二行下面为数据
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1)
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3，names 被赋值，header 没有被赋值：

pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"])
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4，names和header都被赋值：（相当于先不看names，只看header，最后再换表头）

pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"], header=0)
# header为0代表先把第一行当做表头，下面的当成数据；然后再把表头用names给替换掉。
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时间处理相关参数

parse_dates（将csv中的时间字符串转换成日期格式）：指定某些列为时间类型，这个参数一般搭配date_parser使用

import pandas as pd
df=pd.read_csv('./TestTime.csv',parse_dates=[['time','date']])
#指定parse_dates = [ ['time', 'date'] ]，即将[ ['time', 'date'] ]两列的字符串先合并后解析方可。合并后的新列会以下划线'_'连接原列名命名
print(df)

'''
结果：
            time_date     name
0 2019-10-10 21:33:30    'Bob'
1 2019-10-10 21:30:15  'Jerry'
2 2019-10-10 21:25:30    'Tom'
3 2019-10-10 21:20:10  'Vince'
4 2019-10-10 21:40:15   'Hank'
'''

这种书写时： parse_dates=['time','date']
# pd.read_csv()会分别对'time', 'date'进行字符串转日期，此外还会造成一个小小的麻烦。由于本例中的Time时间列格式为'HH:MM:SS'，
parse_dates默认调用dateutil.parser.parse解析为Datetime格式，在解析time这一列时，会自作主张在前面加上一个当前日期。
'''
结果：
      name                time         date
0    'Bob' 2019-10-17 21:33:30   2019-10-10
1  'Jerry' 2019-10-17 21:30:15   2019-10-10
2    'Tom' 2019-10-17 21:25:30   2019-10-10
3  'Vince' 2019-10-17 21:20:10   2019-10-10
4   'Hank' 2019-10-17 21:40:15   2019-10-10
"""

parse_dates=[0,1,2,3,4] : 尝试解析0，1，2，3，4列为时间格式；
parse_dates=[0]  :解析第0列的值作为独立的日期列

date_parse :
特定格式读取日期或时间
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要按指定格式读取日期，需要①将日期列设为索引，index_col=0;②指定parse_dates=True，即按指定格式解析索引列日期；③指定目标格式，即date_parser=parser,这里parser是我提前指定的目标格式。

index_col = None,0,False的区别这个图很通俗易懂

import io
import pandas as pd
t="""index,a,b
hi,hello,pandas,"""    #故意在pandas后面多打了一个“，”
df = pd.read_csv(io.StringIO(t),index_col = 0)
print(df)
df = pd.read_csv(io.StringIO(t),index_col = False)
print(df)
df = pd.read_csv(io.StringIO(t),index_col = None)
print(df)
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输出结果：

    index       a   b
hi  hello  pandas NaN
  index      a       b
0    hi  hello  pandas
    index       a   b
hi  hello  pandas NaN
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如果index_col是None或者0，他们输出时候都会多了个NaN，而且都将第一列作为行号。

而False不会用第一列作为行号，同时还会丢弃最后一列错误的值。

额外知识：

# Pandas 数据结构 - Series
import pandas as pd

a = [1, 2, 3]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar)
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sep：读取csv文件时指定的分隔符，默认为逗号。注意："csv文件的分隔符" 和 "我们读取csv文件时指定的分隔符" 一定要一致。
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原本的csv数据集：（连在一起了）

pd.read_csv('girl.csv', sep='\t')   #结果如下图
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这是知乎的超级详细的解释