paddlets.transform.utils.make_ts_transform

make_ts_transform(ud_transform_class, in_col_names: Optional[Union[str, List]] = None, per_col_transform: bool = False, drop_origin_columns: bool = False, out_col_types: Optional[Union[str, List[str]]] = None, out_col_names: Optional[List[str]] = None, **sklearn_transform_params) → UdBaseTransform

将第三方或者自定义的数据转换模块封装成时序数据转换模块

参数

• ud_transform_class – sklearn的数据转换模块类名称，如sklearn.preprocessing.OneHotEncoder

• in_col_names (Optional[Union[str, List]]) – 希望被转换的列名称，支持单列多或者多列

• per_col_transform (bool) – 是否对每列数据进行独立的fit以及transform，默认为Fals

• drop_origin_columns (bool) – 是否删除原始输入列，默认为False

• out_col_types (Optional[Union[str, List[str]]]) – 输出列的类型，支持用户手动指定；如果为None，将会基于input以及output进行自动推断

• out_col_names (Optional[List[str]]) – 输出列的名称，支持用户手动指定；如果为None，将会基于input以及output进行自动推断

• sklearn_transform_params – 传递给sklearn_transform_class的参数，用于类的初始化

返回

UdBaseTransform.