《Python数据分析与应用》第5章使用Pandas进行数据预处理 实训部分(源于大学课程python数据分析)

实训1合并线损、用电量趋势与线路告警数据

1.读取两表
2.查看两表形状

3.以ID和date两个键值作为主键进行内连接


4.查看数据

实训2 插补用户电量数据缺失值

1.读取missing_data.csv表中的数据并将列名进行重命名操作


2.查询缺失值所在位置

3.使用SciPy库中interpolate模块中的lagrange对数据进行拉格朗日插值
data删除缺失值行后数据赋值给data2

生成x列表

分别提取data2中的数据放入y、y1、y2，之后分别与x进行拟合



用拟合函数填补缺失值（A用户缺失行为5,12；B用户缺失行为3.10,19,20；C用户缺失行为4,7,10,16。借此进行填充）

4.查看数据中是否存在缺失值，若不存在则说明插值成功
查看拉格朗日插值后缺失值的位置

查看每一列缺失值个数

实训3 标准化建模专家样本数据

1.读取model.csv数据

2.定义标准差标准化函数

3.使用函数分别对3列数据进行标准化；查看标准化后的数据