data = pd.read_csv('pv_data.csv') X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'cloud_cover']].values y = data['pv_power'].values改为归一化处理

可以使用 sklearn 中的 MinMaxScaler 进行归一化处理，代码如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = pd.read_csv('pv_data.csv')
X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'cloud_cover']].values
y = data['pv_power'].values

scaler = MinMaxScaler()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)
y_normalized = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).flatten()

相关问题

getWeather: function () { axios({ url: 'https://www.yiketianqi.com/free/day', method: 'get', params: { appid: '[13137855]', appsecret: '[UriEwF84]', vue: 1, unescape: 1, city: this.city_text } }) .then((response) => { const data = response.data; this.city = data.city; this.date = data.date; this.week = data.week; this.wea = data.wea; this.wea_img = data.wea_img; this.tem = data.tem; this.tem_day = data.tem_day; this.tem_night = data.tem_night; this.win = data.win; this.win_speed = data.win_speed; this.win_meter = data.win_meter; this.air = data.air; this.pressure = data.pressure; this.humidity = data.humidity; }) .catch((error) => { this.error_text = error.message; }); } }为什么搜索不了

根据给出的代码，搜索可能无法正常工作的原因可能有以下几个：

1. 接口调用失败：在获取天气信息的过程中，如果 API 接口返回错误信息或者响应超时，搜索功能就无法正常工作。可以通过查看浏览器的控制台或者调试工具来查看 API 接口的响应情况，从而确定是否是接口调用失败导致的搜索不了。

2. 输入城市名称错误：如果用户输入的城市名称有误，那么 API 接口可能无法正确识别城市名称，返回的天气信息也可能不准确。可以尝试输入一些其他城市名称，看看是否能够成功搜索到天气信息。

3. 代码逻辑错误：如果代码中存在逻辑错误，例如参数传递错误或者数据绑定错误等，也可能导致搜索功能无法正常工作。可以仔细检查代码，确保代码逻辑正确并且参数传递无误。

需要注意的是，在使用第三方 API 接口时，需要确保 API 接口的可靠性和稳定性，并且需要遵守 API 接口的使用规则和限制，否则可能会导致接口调用失败或者受到封禁等问题。

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

这段代码主要是对一份空气质量预报基础数据进行处理和插值，具体的解释如下：

1. 导入需要的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
import os
from pprint import pprint
from pandas import DataFrame
from scipy import interpolate

2. 读取 excel 文件中的数据：

data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' )
data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' )
data_1_day_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' )

3. 对读取的数据进行处理：

df_1_predict = data_1_hour_actual_raw
df_1_actual = data_1_day_actual_raw
df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True)
df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True)

4. 提取时间列并进行插值：

modeltime_df_actual = df_1_actual['time']
modeltime_df_pre = df_1_predict['time']

df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time'])
df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time'])

df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan)
df_1_predict = df_1_predict.astype('float')
df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan

df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual)
df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre)

data_1_actual = df_1_actual[0:-3]

data_1_predict = df_1_predict
data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0

data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3]
data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict

for indexs in data_1_actual.columns:
    if indexs == 'time':
        continue
    data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0])
    df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs])
    f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs])
    data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum'])

data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum'])

for indexs in data_1_predict.columns:
    if indexs == 'time':
        continue
    data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0])
    df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs])
    f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs])
    data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum'])

data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum'])

5. 最后将处理好的数据写入 excel 文件：

writer = pd.ExcelWriter('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据_preprocessed.xlsx')
data_1_predict.to_excel(writer, sheet_name='1小时预测数据', index=False)
data_1_predict_knn.to_excel(writer, sheet_name='1小时预测数据_knn', index=False)
data_1_actual.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据', index=False)
data_1_actual_knn.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据_knn', index=False)
writer.save()

总体来说，这段代码主要是对空气质量预报基础数据进行了一些预处理和插值，最终将处理好的数据写入了 excel 文件中。