如何将PHM2010数据集中的wear文件夹里的数据加入训练集中作为标签

PHM2010数据集中的wear文件夹中包含了轴承的磨损程度信息，可以将这些数据作为标签加入训练集中。具体操作步骤如下：

1. 首先，需要将wear文件夹中的数据读取出来。可以使用Python中的os模块来实现：

import os

wear_path = "/path/to/wear/folder"
wear_data = []

for filename in os.listdir(wear_path):
    with open(os.path.join(wear_path, filename), 'r') as f:
        wear_data.append(f.read())

2. 接下来，需要将读取到的标签数据与训练数据匹配，可以使用Pandas库来实现：

import pandas as pd

train_data_path = "/path/to/train/data.csv"

train_df = pd.read_csv(train_data_path)

# 将wear数据与训练数据按照文件名进行匹配
for i, row in train_df.iterrows():
    filename = row['filename']
    if filename in wear_data:
        train_df.loc[i, 'label'] = "wear"
    else:
        train_df.loc[i, 'label'] = "normal"

# 将匹配后的训练数据保存到文件中
train_df.to_csv(train_data_path, index=False)

以上代码中，先读取训练数据集中的CSV文件，然后将wear数据与训练数据按照文件名进行匹配，匹配成功的标签设置为"wear"，否则为"normal"。最后将匹配后的训练数据保存到原文件中。