写一个python程序,实现对时序数据出现的异常数据分类
时间: 2023-02-14 18:28:01 浏览: 62
为了实现对时序数据中的异常数据的分类,可以使用以下 Python 程序:
1. 首先读入时序数据,可以使用 pandas 库中的 read_csv() 函数。
2. 然后对数据进行清洗,去掉无用的列和缺失的值。
3. 对数据进行可视化,使用 matplotlib 库中的 plot() 函数或者 seaborn 库中的 lineplot() 函数。
4. 通过观察可视化后的数据图像,找出数据中的异常点。
5. 对异常点进行分类。可以使用聚类算法(如 K-Means)或者分类算法(如决策树)。
6. 最后,将分类结果保存下来,可以使用 pandas 库中的 to_csv() 函数。
代码如下:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 清洗数据,去掉无用的列和缺失的值
df.drop(columns=['Unnamed: 0', 'col2', 'col3'], inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
# 可视化数据
plt.plot(df['timestamp'], df['col1'])
plt.show()
# 找出异常点
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
predictions = kmeans.fit_predict(df[['col1']])
df['prediction'] = predictions
# 将分类结果保存下来
df.to_csv('classification_result.csv', index=False)
```
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