Scikit learn 我想在时间序列数据中处理PCA。样本数据格式附在这里。总数据大小为40列40行

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请指导我通过这些方法，因为我一直在遵循python中其他较长的方法来执行PCA

什么工作正常？什么工作不正常？简单地要求我们为您提供指导并不能告诉我们您的编程问题是什么。如何在我共享的文件中输入信息…这是一个跨不同站点的变量…只是如何使其可读，以便首先在此代码中进行进一步分析

from sklearn.decomposition import PCA as sklearnPCA
sklearn_pca = sklearnPCA(n_components=2)
Y_sklearn = sklearn_pca.fit_transform(X_std)
data = []

for name, col in zip(('Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'), colors.values()):

    trace = dict(
        type='scatter',
        x=Y_sklearn[y==name,0],
        y=Y_sklearn[y==name,1],
        mode='markers',
        name=name,
        marker=dict(
            color=col,
            size=12,
            line=dict(
                color='rgba(217, 217, 217, 0.14)',
                width=0.5),
            opacity=0.8)
    )
    data.append(trace)

layout = dict(
        xaxis=dict(title='PC1', showline=False),
        yaxis=dict(title='PC2', showline=False)
)
fig = dict(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename='pca-scikitlearn')