Data i j ployinterp_column data i j
WebDec 7, 2024 · 在数据挖掘中，原始海量的数据中存在着大量不完整、不一致、有异常、偏离点的数据。这些问题数据轻则影响数据挖掘执行效率，重则影响执行结果。因此数据预处理工作必不可少，而其中常见工作的就是数据集的缺失值处理。数据缺失值处理可分两类。一类是删除缺失数据，一类是进行数据插补。 WebThis class creates an image that line graphs, scatter plots and plots of vector fields (arrows) can be drawn on and displayed. Note that the clone () operation is a shallow clone: …
Data i j ployinterp_column data i j
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Web(一)、数据探索分析 1、分布分析： 2、周期性分析： (二)、数据预处理 1、数据预处理 (1) 通过数据的探索分析，发现在用电类别中，非居民不存在漏电行为，将其剔除过滤掉 (2) 结合本案例的业务，节假日与工作日相比，会明显偏低。 为了尽可能达到较好的数据效果，过滤掉节假日的用电数据 2、缺失值处理 在用户电量的抽取过程中，发现存在缺失的现在，如 … WebSep 17, 2024 · def ployinterp_column (s, n, k= 5 ): y = s [list (range (n-k, n)) + list (range (n+ 1 , n+ 1 +k))] #取数 y = y [y.notnull ()] #剔除空值 return lagrange (y.index, list (y)) (n) #插值并返回拉格朗日插值结果 逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns: for j in range (len (data)): if (data [i].isnull ()) [j]: #如果为空即插值。 data [i] [j] = ployinterp_column …
WebJun 4, 2024 · data [i][j] = ployinterp_column(data [i], j) data.to_excel(outputfile) #输出结果，写入文件 应用拉格朗日插值法算对表中的缺失值和异常值进行插补，发现2/21/2024的原销量6607.4插值为4275.255；2/14/2024的原销量为空值插值为4156.86。 在进行插值之前会对数据进行异常值检测，2024/2/21日的数据是异常的 (数据大于5000)，所以也把此日期 … WebDec 9, 2024 · 代码为： #自定义列向量插值函数 #s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s[list(range(n-k, n)) + …
Webdef ployinterp_column (s, n, k=5): y = s [list (range (n - k, n)) + list (range (n + 1, n + 1 + k))] # 取数 y = y [y.notnull ()] # 剔除空值 return lagrange (y.index, list (y)) (n) # 插值并返回插值结果 # 逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns: for j in range (len (data)): if (data [i].isnull ()) [j]: # 如果为空即插值。 data [i] [j] = ployinterp_column (data [i], j) WebJun 24, 2024 · data [i] [j] = ployinterp_column (data [i], j) data.to_excel (outputfile) #输出结果，写入文件 代码错误： 第一个错误原因： data [u'销量'] [ (data [u'销量'] < 400) (data [u'销量'] > 5000)] = None #过滤异常值，将其变为空值 修改为： row_indexs = (data [u'销量'] < 400) (data [u'销量'] > 5000) data.loc [row_indexs, u'销量'] = None # 过滤异常值，将 …
WebPython实现的拉格朗日插值法报错A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd # 导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange # 导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' # 销量数据路径 outputfile = '../tmp/sales.xls ...
Web学习Python数据分析挖掘实战一书时，在数据预处理阶段，有一节要使用拉格朗日插值法对缺失值补充，代码如下： honda dealer in concordWebFunción de interpolación de vectores de columna personalizada #s es el vector de columna, n es la posición interpolada, k es el número de datos antes y después de la recuperación, el valor predeterminado es 5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #Acceso y = y[y.notnull()] # Eliminar valores nulos … honda dealer in coral way miamiWebMar 19, 2024 · 1.loc方法需要传入行索引和列索引，您的代码中传入了列索引 i，行索引 j，应该修改为 data.loc [j, i] = ployinterp_column (data [i], j)。 2.ployinterp_column方法中，使用 iloc方法需要传入整数索引，但是 list (range (n-k, n)) + list (range (n+1, n+1+k))返回的是一个混合类型的列表，应该使用 np.r_ [list (range (n-k, n)), list (range (n+1, n+1+k))] 替代 … honda dealer in columbus inWebdef ployinterp_column (s, n, k=5): y = s [list (range (n - k, n)) + list (range (n + 1, n + 1 + k))] # 取数 y = y [y.notnull ()] # 剔除空值 return lagrange (y.index, list (y)) (n) # 插值并返回插 … history hulaWeb数据挖掘于分析实例解析——汽车偷税漏税的项目详解以及利用LM神经网络算法自动识别窃电用户. 电力窃漏电用户自动识别 细节. 【数据挖掘实战】——基于水色图像的水质评价 (LM神经网络和决策树) 电力窃漏电用户识别. 全流程可视化操作，实现电力窃漏电 ... honda dealer in corinth mississippiWebNov 20, 2024 · def ployinterp_column(s,n,k=5): y = s [list (range (n-k,n))+list (range (n+ 1 ,n+ 1 +k))] y = y [y.notnull ()] return lagrange (y.index,list (y)) (n) for i in data.columns: for j in range (len (data)): if (data [i].isnull ()) [j]: data [i] [j] = ployinterp_column (data [i],j) data.to_excel (outputfile) 给本帖投票 87 回复 打赏 收藏 分享 举报 写回复 回复 切换为时 … history icse class 10 reduced syllabusWebJun 23, 2024 · data.loc [j,i] = ployinterp_column (data [i], j) data.to_excel (outputfile) #输出结果，写入文件 这时候我在 … history hyenas cancelled