16、利用Azure Databricks进行时间序列数据处理与文本特征提取

最新推荐文章于 2025-09-08 17:27:56 发布

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分类专栏：解锁Azure Databricks：从入门到精通文章标签： Azure Databricks 时间序列数据文本特征提取

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在数据科学和工程领域，处理时间序列数据是一项常见挑战。包含地理空间或交易数据的数据集，常见于金融和经济应用领域，通常会以时间戳进行索引。处理金融、欺诈检测或社会经济时间序列数据时，往往需要对数据点进行连接、聚合和可视化操作。

时间序列数据的日期时间格式多样，不仅格式本身不同，所包含的信息也有差异，如 DD/MM/YYYY 和 MM/DD/YYYY 格式。若误解这些格式，可能导致操作失败或结果错误。而且，这些数据并非数值格式，这会给机器学习和深度学习算法的处理带来困难。

特征工程可解决这些问题，它能将数据转换并创建新特征。例如，将数据重组为日、月、年等数值特征，还可使用动态时间规整技术比较不同长度的时间序列。

在Azure Databricks中，可对时间序列数据进行连接、聚合和窗口操作，且能并行处理。Koalas API提供类似Pandas的语法，便于从实验过渡到生产环境。

以下是处理金融时间序列数据的具体步骤：
1. 下载数据 ：在Azure笔记本单元格中运行以下代码下载示例数据：

%sh 
wget https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/ASOF_Quotes.csv ; 
wget https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/ASOF_Trad