1.读取model.csv数据。 2.分别绘制“电量趋势下降指标、线损指标、告警类指标”三列数据的折线图。 3.定义标准差标准化函数,并对“电量趋势下降指标、线损指标、告警类指标”三列数据进行标准化。(即“是否窃漏电”不进行处理)
时间: 2023-03-27 10:03:10 浏览: 78
好的,我可以回答这个问题。首先,我需要读取model.csv数据,并将其存储在一个数据框中。然后,我将使用Python的matplotlib库绘制三个折线图,分别表示“电量趋势下降指标、线损指标、告警类指标”的趋势。最后,我将定义一个标准差标准化函数,并使用它对这三列数据进行标准化处理。
相关问题
1.线路线损数据、线路用电量数据和线路告警数据是识别用户窃漏电与否的个重要特征, 需要对由线路编号(ID)和时间(date)两个键值构成的主键进行合并。数据集(ele loss csv)为 用电量数据,包含用户编号(ID) .日期(dat
e) , 用电量(E) 和线路编号(line_ID)。数据集(alarm csv)为线路告警数据, 包含线路编号(line_ID)、告警时间(alarm_time) 和告警类型(alarm_type)。数据集(line csv)为线路线损数据, 包含线路编号(line_ID)、时间(date) 和线损率(loss_rate)。为了合并这三个数据集,需要按照线路编号(ID)和时间(date)两个键值进行连接。具体步骤如下:
1. 将三个数据集分别按照线路编号(ID)和时间(date)两个键值进行排序。
2. 依次遍历三个数据集,如果当前数据集中的线路编号(ID)和时间(date)与前一个数据集中的相同,则将当前数据集中的数据与前一个数据集中的数据进行合并,得到一个新的数据集。
3. 如果当前数据集中的线路编号(ID)和时间(date)与前一个数据集中的不同,则将当前数据集中的数据添加到新的数据集中。
4. 最后得到的新的数据集包含线路编号(ID)、时间(date)、用电量(E)、线损率(loss_rate)和告警类型(alarm_type)等数据,可以用于识别用户窃漏电与否。
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