用python实现将白酒数据集从单尺度数据集变成多尺度数据集

要将白酒数据集从单尺度数据集转换为多尺度数据集，您可以使用Python编写代码来实现。下面是一个示例代码，它将白酒数据集按照每个属性的不同取值进行划分，生成多个尺度的数据集。

import pandas as pd
from itertools import combinations

def generate_multiscale_dataset(dataset):
    # 输入: 单尺度数据集
    # 输出: 多尺度数据集
    
    multiscale_dataset = {}
    
    # 对每个属性生成不同的尺度
    for column in dataset.columns:
        values = dataset[column].unique()  # 获取属性的所有取值
        
        # 对属性的不同取值进行组合，生成不同的尺度
        for i in range(1, len(values)+1):
            combinations_values = list(combinations(values, i))
            
            # 生成属性名
            scale_name = f"{column}_{''.join([str(v) for v in combinations_values[0]])}"
            
            # 根据属性取值生成对应的尺度数据集
            scale_dataset = dataset.copy()
            scale_dataset[scale_name] = scale_dataset[column].apply(lambda x: x in combinations_values[0])
            
            multiscale_dataset[scale_name] = scale_dataset
    
    return multiscale_dataset

# 读取白酒数据集
white_wine_data = pd.read_csv('white_wine.csv')

# 将单尺度数据集转换为多尺度数据集
multiscale_white_wine_data = generate_multiscale_dataset(white_wine_data)

# 输出多尺度数据集
for scale_name, scale_dataset in multiscale_white_wine_data.items():
    print(f"Scale: {scale_name}")
    print(scale_dataset.head())
    print()

在上述代码中，假设您的白酒数据集存储在名为`white_wine.csv`的CSV文件中。您可以根据实际情况更改文件路径和文件名。`generate_multiscale_dataset`函数将生成多尺度数据集，并返回一个字典，其中键是尺度名称，值是对应的尺度数据集。

希望这个示例代码能够帮助您将白酒数据集从单尺度数据集转换为多尺度数据集。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。