假设我有 100 个时间序列，开始日期和结束日期不同但频率相同，因此它们大多具有不同的长度。每个时间序列都存储为数据帧的形式。它们看起来都像下面这样：
date item_id target
2020-01-10 'A' 5
2020-01-11 'A' 6
2020-01-12 'A' 7
2020-01-13 'A' 8
2020-01-14 'A' 9
第二个时间序列是：
date item_id target
2019-01-10 'B' 1
2019-01-11 'B' 2
2019-01-12 'B' 3
2019-01-13 'B' 4
我将时间序列连接到一个大数据框，并使用 from_long 方法创建一个长数据框。
dataset = PandasDataset.from_long_dataframe(long_df, time_col='date', target_col='target', item_col='item_id')
但是，这在训练时给了我以下错误：
AssertionError: Dataframe index is not uniformly spaced. If your data frame contains data from multiple series in the same column ("long" format), consider constructing the dataset with PandasDataset.from_long_dataframe instead
有人可以解释 DeepAR 是否处理不同长度（开始/结束日期）的时间序列？如果不是，当我遇到这种情况时如何让它工作，如果是，有人可以解释如何解决上述错误吗？