python实现数据库里时间、三轴加速度和平均加速度的数据清除（缺失值与异常值处理）完整代码

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据库中的数据，假设加速度数据在名为df_acceleration的DataFrame中
# 数据中可能存在NaN的缺失值
df_acceleration = pd.read_sql('SELECT * FROM acceleration_data', conn)

# 使用前向填充法填充缺失值
df_acceleration.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 或者使用插值法填充缺失值
df_acceleration.interpolate(method='linear', inplace=True)

# 如果缺失值较多，可以考虑删除缺失值所在的行
df_acceleration.dropna(inplace=True)

# 假设有三个轴的加速度数据分别在名为x_acc, y_acc, z_acc的列中
# 对于每个轴的数据，可以计算出其均值和标准差
x_mean, x_std = df_acceleration['x_acc'].mean(), df_acceleration['x_acc'].std()
y_mean, y_std = df_acceleration['y_acc'].mean(), df_acceleration['y_acc'].std()
z_mean, z_std = df_acceleration['z_acc'].mean(), df_acceleration['z_acc'].std()

# 定义异常值的阈值，例如3倍标准差
threshold = 3

# 根据阈值，判断每个数据点是否为异常点
df_acceleration = df_acceleration[(np.abs(df_acceleration['x_acc'] - x_mean) < threshold * x_std) &
                                  (np.abs(df_acceleration['y_acc'] - y_mean) < threshold * y_std) &
                                  (np.abs(df_acceleration['z_acc'] - z_mean) < threshold * z_std)]

# 计算平均加速度
df_acceleration['avg_acc'] = np.sqrt(df_acceleration['x_acc'] ** 2 + df_acceleration['y_acc'] ** 2 + df_acceleration['z_acc'] ** 2)

# 处理时间数据中的异常值和缺失值
# 假设时间数据在名为df_time的DataFrame中，时间格式为yyyy-mm-dd hh:mm:ss
df_time = pd.read_sql('SELECT * FROM time_data', conn)

df_time.dropna(inplace=True)

# 将时间数据转换为datetime格式
df_time['time'] = pd.to_datetime(df_time['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 根据时间数据，删除加速度数据中对应的行
df_acceleration = pd.merge_asof(df_acceleration.sort_values('time'), df_time.sort_values('time'), on='time', direction='nearest')

# 最终的清洗结果保存在df_acceleration中

以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行修改。