我想在一个具有20个时间序列作为一个实例的特征的数据集上应用PCA。我有大约1000个此类实例，我正在寻找一种降低维数的方法。对于每个实例，我都有一个熊猫数据框，例如：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data=np.random.normal(0, 1, (300, 20)))
有没有一种方法可以sklearn.fit在所有实例上使用，每个实例都有一组时间序列作为特征空间。我的意思是我可以将sklearn.fit分别应用于所有实例，但是我希望所有实例都具有相同的主要组成部分。
有办法吗？到目前为止，我唯一不满意的想法是将一个实例的所有那些序列附加到一个实例上，这样我就有一个实例的时间序列。