将马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11文件进行数据增强处理，写出完整python代码

好的，以下是将马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11文件进行数据增强处理的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
from scipy.signal import savgol_filter

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('CS2_35_1_10_11.csv')

# 数据增强处理
# 随机打乱数据
data = shuffle(data)

# 对电流和电压信号进行平滑处理
data['Voltage_smooth'] = savgol_filter(data['Voltage'], 51, 3)
data['Current_smooth'] = savgol_filter(data['Current'], 51, 3)

# 将电流和电压信号分别上下翻转
data['Voltage_flip'] = data['Voltage_smooth'] * -1
data['Current_flip'] = data['Current_smooth'] * -1

# 将处理后的数据保存为新的CSV文件
data.to_csv('CS2_35_1_10_11_augmented.csv', index=False)

代码中使用了Pandas库和Scikit-learn库中的shuffle函数和Scipy库中的savgol_filter函数，对原始数据进行了数据增强处理，包括随机打乱数据、对电流和电压信号进行平滑处理、将电流和电压信号分别上下翻转，并将处理后的数据保存为新的CSV文件。