嗨喽! 大家好，我是“流水不争先，争的是滔滔不绝”的翀，欢迎大家来交流学习，一起入坑数据分析，希望我们一起好好学习，天天向上，目前在社会毒打中~~

第5章实训

实训1 插补用户用电量缺失值

# 拉格朗日插值
from scipy.interpolate import lagrange
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('../data/missing_data.csv')
# 查看一下数据
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 21 entries, 0 to 20
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   A       19 non-null     float64
 1   B       17 non-null     float64
 2   C       17 non-null     float64
dtypes: float64(3)
memory usage: 632.0 bytes

#拉格朗日插值
#dropna().index用于记录非缺失值的下标
#dropna().values用于记录非缺失值的实际值
for i in['A','B','C']:
    # 训练模型
    la = lagrange(data.loc[:,i].dropna().index,data.loc[:,i].dropna().values)
    # 用list_d用于记录当前列缺失值所在的行(记录缺失值下标)
    list_d = list(set(np.arange(0,21)).difference(set(data.loc[:,i].dropna().index)))
    data.loc[list_d,i] = la(list_d)

# 查看一下数据
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 21 entries, 0 to 20
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   A       21 non-null     float64
 1   B       21 non-null     float64
 2   C       21 non-null     float64
dtypes: float64(3)
memory usage: 632.0 bytes

实训 2 合并线损,用电量趋势与线路告警数据

data_ele = pd.read_csv('../data/ele_loss.csv')
data_ala = pd.read_csv('../data/alarm.csv',encoding="gbk")

(49, 4)

print('查看ele_loss.csv数据形状:')
data_ele.shape

查看ele_loss.csv数据形状:





(49, 4)

print('查看alarm.csv数据形状:')
data_ala.shape

查看alarm.csv数据形状:





(25, 3)

data = pd.merge(data_ele,data_ala,left_on = ['ID','date'],right_on = ['ID','date'],how='inner')
print('合并后的形状:',data.shape)
data

合并后的形状: (6, 5)

实训3 标准化建模专家样本数据

data = pd.read_csv('../data/model.csv',encoding = 'gbk')
def StandardScaler(data):
    data = (data - data.mean())/data.std()
    return data
S = StandardScaler(data)
S.head()

总结

专栏学习

01 【数据分析实战项目】:无人智能售货机商务分析、 线上课程智能推荐、 学术前沿趋势分析

02 【算法--数据挖掘】:机器学习----吃瓜教程!、 集成学习、 深度学习 学术前沿趋势分析

03 【天池数据挖掘竞赛】:心电信号多分类分类、 新闻推荐入门赛系统项目

04 【Python数据分析】:Numpy 数值计算基础、 Matplotlib 数据可视化基础、 Pandas 统计分析基础、 Pandas 进行数据预处理、 scikit-learn 构建模型

往期精彩内容

01 【常见的数据分析师的面试问题】:基础知识考查、概率论与数理统计、数据挖掘、常见模型介绍、数据分析师工作必备技能等等

02 【基于条件随机场模型的中文分词】:中文分析、python代码实现

03 【 Github开源项目】:Github开源项目 数分/数挖学习路线

       欢迎关注我，一起交流学习探索数据分析的世界，洞察数据！努力接受社会毒打~~

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