phm2010数据集处理代码

这里是一个示例代码，处理 phm2010 数据集，包括读取数据、数据预处理和特征提取等操作：

import pandas as pd
import numpy as np
import os

# 读取数据
def load_data(data_path):
    data = pd.read_csv(data_path, header=None, sep=' ')
    return data

# 数据预处理
def data_preprocessing(data):
    data = data.dropna(axis=1)  # 去除缺失值
    data = data.drop_duplicates()  # 去除重复值
    data = data.reset_index(drop=True)  # 重置索引
    return data

# 特征提取
def feature_extraction(data):
    features = []
    for i in range(len(data)):
        feature = []
        # 提取特征1
        feature.append(data.iloc[i,:].mean())
        # 提取特征2
        feature.append(data.iloc[i,:].std())
        # 提取特征3
        feature.append(data.iloc[i,:].max())
        # 提取特征4
        feature.append(data.iloc[i,:].min())
        # 提取特征5
        feature.append(data.iloc[i,:].quantile(0.25))
        # 提取特征6
        feature.append(data.iloc[i,:].quantile(0.75))
        # 提取特征7
        feature.append(np.abs(data.iloc[i,:]).mean())
        # 提取特征8
        feature.append(np.abs(data.iloc[i,:]).std())
        # 提取特征9
        feature.append(np.abs(data.iloc[i,:]).max())
        # 提取特征10
        feature.append(np.abs(data.iloc[i,:]).min())
        features.append(feature)
    return np.array(features)

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    data_path = 'phm2010.csv'
    data = load_data(data_path)
    data = data_preprocessing(data)
    features = feature_extraction(data)
    print('数据集大小：', data.shape)
    print('提取特征后的数据集大小：', features.shape)

其中，`load_data` 函数用于读取 phm2010 数据集，`data_preprocessing` 函数用于对数据进行预处理，包括去除缺失值、去除重复值和重置索引等操作，`feature_extraction` 函数用于提取数据的特征。在该示例代码中，提取了10个特征，包括数据的均值、标准差、最大值、最小值、第1个四分位数、第3个四分位数、绝对值的均值、绝对值的标准差、绝对值的最大值和绝对值的最小值。最后输出数据集的大小和提取特征后的数据集大小。