1.导入包并读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
import tsfresh as tsf
from tsfresh import extract_features, select_features
from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute
2.数据读取
data_train = pd.read_csv("data/train.csv")
data_test_A = pd.read_csv("data/testA.csv")
print(data_train.shape)
print(data_test_A.shape)
data_train.head()
data_test_A.head()
3.数据预处理
# 对心电特征进行行转列处理，同时为每个心电信号加入时间步特征time
train_heartbeat_df = data_train["heartbeat_signals"].str.split(",", expand=True).stack()
train_heartbeat_df = train_heartbeat_df.reset_index()
train_heartbeat_df = train_heartbeat_df.set_index("level_0")
train_heartbeat_df.index.name = None
train_heartbeat_df.rename(columns={"level_1":"time", 0:"heartbeat_signals"}, inplace=True)
train_heartbeat_df["heartbeat_signals"] = train_heartbeat_df["heartbeat_signals"].astype(float)
train_heartbeat_df
# 将处理后的心电特征加入到训练数据中，同时将训练数据label列单独存储
data_train_label = data_train["label"]
data_train = data_train.drop("label", axis=1)
data_train = data_train.drop("heartbeat_signals", axis=1)
data_train = data_train.join(train_heartbeat_df)
data_train
data_train[data_train["id"]==1]
每个样本的心电特征都由205个时间步的心电信号组成。
4.使用 tsfresh 进行时间序列特征处理
4.1 特征抽取
Tsfresh（TimeSeries Fresh）是一个Python第三方工具包。 它可以自动计算大量的时间序列数据的特征。此外，该包还包含了特征重要性评估、特征选择的方法，因此，不管是基于时序数据的分类问题还是回归问题，tsfresh都会是特征提取一个不错的选择。官方文档：Introduction — tsfresh 0.17.1.dev24+g860c4e1 documentation
from tsfresh import extract_features
# 特征提取
train_features = extract_features(data_train, column_id='id', column_sort='time')
train_features
4.2 特征选择
train_features中包含了heartbeat_signals的779种常见的时间序列特征（所有这些特征的解释可以去看官方文档），这其中有的特征可能为NaN值（产生原因为当前数据不支持此类特征的计算），使用以下方式去除NaN值：
from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute
# 去除抽取特征中的NaN值
impute(train_features)
接下来，按照特征和响应变量之间的相关性进行特征选择，这一过程包含两步：首先单独计算每个特征和响应变量之间的相关性，然后利用Benjamini-Yekutieli procedure [1] 进行特征选择，决定哪些特征可以被保留。
from tsfresh import select_features
# 按照特征和数据label之间的相关性进行特征选择
train_features_filtered = select_features(train_features, data_train_label)
train_features_filtered
可以看到经过特征选择，留下了700个特征。
5.基于心电图领域知识的特征工程
心电图
