使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征，包括移动平均，自相关和傅里叶变换。
前言
时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤，它涉及将原始数据转换为有意义的特征，可用于训练模型进行预测和分析。在本文中，我们将探索使用Python和Pandas的时间序列特征提取技术。
在深入研究特征提取之前，让我们简要回顾一下时间序列数据。时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。时间序列数据的例子包括股票价格、温度测量和交通数据。时间序列数据可以是单变量，也可以是多变量。单变量时间序列数据只有一个变量，而多变量时间序列数据有多个变量。
有各种各样的特征提取技术可以用于时间序列分析。在本文中，我们将介绍以下技术:
- Resampling
- Moving Average
- Exponential Smoothing
- Autocorrelation
- Fourier Transform
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