WindNumberList = list(data['WindNumber'].unique()) for num in WindNumberList: df1 = data[(data['WindNumber']==num)&(data['label']==0)].copy()分析代码
时间: 2023-10-14 19:06:12 浏览: 44
这段代码的功能是将data数据集中的所有风机编号(WindNumber)提取出来,存储在WindNumberList列表中。接着,对于WindNumberList中的每个风机编号num,从data数据集中选出WindNumber为num且label为0的样本,并将其复制到df1中,最终得到一个包含所有风机编号的列表WindNumberList,以及每个风机编号对应的样本集合df1。这个操作可以方便后续对每个风机编号进行数据分析和建模。
相关问题
for num in WindNumberList: df1 = data[(data['WindNumber']==num)&(data['label']==0)].copy()
这段代码是在对 WindNumberList 中的每一个风机编号进行遍历,然后筛选出数据集 data 中对应该风机编号的数据,并且 label 列的值为 0 的数据,并将其存储在 df1 中。其中 & 符号表示逻辑与操作,即两个条件同时满足才会被筛选出来。copy() 方法是用来创建一个数据的深拷贝,即复制一个新的数据,避免对原数据的修改。
for num in WindNumberList: df1 = data[(data['WindNumber']==num)&(data['label']==0)].copy() model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features])分析代码
这段代码循环遍历WindNumberList,对于每个num,在data数据集中选出WindNumber为num且label为0的样本,并将其复制到df1中。然后,使用isolationForest_model模型进行异常检测,其中isStandard=True表示对数据进行标准化处理,contamination=0.05表示异常值的比例为5%。最后,使用df1中的features特征训练模型。
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