Copy rossmann from smilegeng/fev_datasets

.gitattributes

@@ -58,3 +58,5 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 # Video files - compressed
 *.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+1D/1D_1.tsfile filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+1W/1W.tsfile filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

1D/1D_1.tsfile

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:63c101ecc39689fcb09b562e71aec4d467b8ce5503aa54a8971475c0a477670b
+size 7099229

1W/1W.tsfile

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:fe0f2a353a4a52b9e436b25af34731b923f4eeb312971f961309f27a05e5391d
+size 1897682

README.md

@@ -0,0 +1,79 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: rossmann (TsFile format)
+---
+
+# rossmann — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **rossmann** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/rossmann-store-sales
+- **论文/引用**：[[21]](https://www.kaggle.com/competitions/rossmann-store-sales/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 1,115 | 942 | 7,352,310 | 7 | 10 | `1D/1D_1..1D_2.tsfile`（2 片） |
+| 1W | 1,115 | 133 | 889,770 | 6 | 10 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`Store, StoreType, Assortment, CompetitionDistance, CompetitionOpenSinceMonth, CompetitionOpenSinceYear, Promo2, Promo2SinceWeek, Promo2SinceYear, PromoInterval`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：rossmann_1D, rossmann_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Store` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `StoreType` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Assortment` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `CompetitionDistance` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `CompetitionOpenSinceMonth` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `CompetitionOpenSinceYear` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Promo2` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Promo2SinceWeek` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Promo2SinceYear` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `PromoInterval` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `DayOfWeek` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Sales` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Customers` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Open` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Promo` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `StateHoliday` | FIELD（measurement） | STRING |
+| `SchoolHoliday` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 2230 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 1→_1, 2→_2, 3→_3）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：rossmann_1D；列见下方"列含义"。
+```