Nixtla是一个Python库，它为时间序列数据的特征工程提供了一系列工具和实用程序。通过使用Nixtla工具来创建滞后和滚动窗口特征、季节性特征、傅立叶变换特征、时间序列聚合和分解以及时间序列预测，无论是数据科学家，还是机器学习从业者都能通过Nixtla构建更准确和有效的时间序列模型，并获得时间序列数据的宝贵经验。
本文就来介绍下Nixtla的一些关键特性：
滞后特征：Nixtla提供了一种用于创建滞后特征的工具，这些特征是基于目标变量的过去值的。滞后特征可用于对数据中的趋势和模式建模，并可使用该create_lags函数创建。
滚动窗口功能：Nixtla提供了一个用于创建滚动窗口功能的工具，这些功能基于目标变量过去值的移动窗口。滚动窗口特征可用于对数据中的短期趋势和模式建模，并可使用该create_rolling函数创建。
季节性特征：Nixtla包含一个用于创建季节性特征的工具，这些特征可以捕获数据中的周期性模式。可以使用该函数创建季节性特征create_seasonal。
傅里叶变换特征：Nixtla提供了一个用于创建傅里叶变换特征的工具，这些特征捕获数据的频率分量。可以使用create_fourier函数创建傅里叶变换特征。
时间序列聚合：Nixtla包括用于将时间序列数据聚合为汇总统计数据的工具，例如均值、中值和标准差。这些汇总统计数据可用作机器学习模型中的特征。
时间序列分解：Nixtla提供了一种工具，用于将时间序列数据分解为其趋势、季节性和残差成分。这些组件可以用作机器学习模型中的特征。
时间序列预测：Nixtla还包括用于时间序列预测的工具，包括ARIMA和Prophet模型。
