資料探勘研究與實務_空氣品質預報Time Series Regression_part1
下載資料集
新竹地區2021年10~12月之空氣品質資料
那這次作業給的檔案還滿混亂的
首先測項不僅PM2.5而是混雜著其他項目
再來時間區段是跨好幾個月份2021的1月到12月
# 表示儀器檢核為無效值,* 表示程式檢核為無效值,x 表示人工檢核為無效值,A 係指因儀器疑似故障警報所產生的無效值,空白 表示缺值。
然後還是一個.xls檔案
在一開始讀取時要指定engine為xlrd
若沒特別指定此時可能會報以下的錯
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.
假設你指定了仍報錯,就需要再補pip install一下。
在Spyder中要補其他套件方式在console下指令即可
1 2 3 4 5 6 | import pandas as pd # 讀取檔案 file_path = r'E:\交大學分班\557607資料探勘研究與實務\HW3_11134225_周冠羽\新竹_2021.xls' data = pd.read_excel(file_path, engine='xlrd') |
資料前處理
a. 取出10.11.12月資料
b. 缺失值以及無效值以前後一小時平均值取代 (如果前一小時仍有空值,再取更前一小時)
c. NR表示無降雨,以0取代
d. 將資料切割成訓練集(10.11月)以及測試集(12月)
e. 製作時序資料: 將資料形式轉換為行(row)代表18種屬性,欄(column)代表逐時數據資料
我們資料剛剛有說過充斥著
# 表示儀器檢核為無效值
* 表示程式檢核為無效值
x 表示人工檢核為無效值
A 指因儀器疑似故障警報所產生的無效值
空白 表示缺值。
資料前處理
a. 取出10.11.12月資料
b. 缺失值以及無效值以前後一小時平均值取代 (如果前一小時仍有空值,再取更前一小時)
c. NR表示無降雨,以0取代
d. 將資料切割成訓練集(10.11月)以及測試集(12月)
e. 製作時序資料: 將資料形式轉換為行(row)代表18種屬性,欄(column)代表逐時數據資料
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | import pandas as pd # 讀取檔案 file_path = r'E:\交大學分班\557607資料探勘研究與實務\HW3_11134225_周冠羽\新竹_2021.xls' data = pd.read_excel(file_path, engine='xlrd') # 清理數據:移除不需要的第一橫列,設置正確的列名 data_cleaned = data.iloc[1:] data_cleaned.reset_index(drop=True, inplace=True) correct_hour_columns = ['測站', '日期', '測項'] + [str(i) for i in range(24)] data_cleaned.columns = correct_hour_columns # 轉換日期格式並篩選出10、11、12月的資料 data_cleaned['日期'] = pd.to_datetime(data_cleaned['日期']) data_filtered = data_cleaned[data_cleaned['日期'].dt.month.isin([10, 11, 12])] data_filtered.reset_index(drop=True, inplace=True) |
資料前處理
a. 取出10.11.12月資料
b. 缺失值以及無效值以前後一小時平均值取代 (如果前一小時仍有空值,再取更前一小時)
c. NR表示無降雨,以0取代
d. 將資料切割成訓練集(10.11月)以及測試集(12月)
e. 製作時序資料: 將資料形式轉換為行(row)代表18種屬性,欄(column)代表逐時數據資料
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那在去上一張圖觀察缺失值(*,x# 這些)
另外在進行 DataFrame 的一個切片,當對這樣的切片進行賦值時,可能不會影響原始 DataFrame。
就會報以下錯誤:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
解決這個問題的做法是在進行切片或選擇操作時確保返回的是一個副本。
在賦值之前,我們可以使用 .copy() 來創建一個 DataFrame 的副本,這樣就可以安全地對該副本進行修改而不會收到警告。這通常在對 DataFrame 進行篩選操作之後立即進行。
第4階段程式碼
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資料前處理
a. 取出10.11.12月資料
b. 缺失值以及無效值以前後一小時平均值取代 (如果前一小時仍有空值,再取更前一小時)
c. NR表示無降雨,以0取代
d. 將資料切割成訓練集(10.11月)以及測試集(12月)
e. 製作時序資料: 將資料形式轉換為行(row)代表18種屬性,欄(column)代表逐時數據資料
以上是資料前處理階段
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