已知一组电流数据，使用transformer进行故障电流分类，写一段代码，如何将这组电流数据进行预处理？

在使用Transformer模型对故障电流数据进行分类之前，预处理是一个关键步骤，主要包括数据清洗、特征工程和标准化等。这里我会给出一个基本的Python示例，假设我们使用Pandas库处理数据，并且数据包含时间序列信息：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设 'current_data.csv' 是存储电流数据的CSV文件
data = pd.read_csv('current_data.csv')

# 1. 数据清洗
# 检查并处理缺失值
data.isnull().sum()  # 查看是否有缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)  # 或者用平均值填充

# 删除不需要的列（如非电流相关的标签）
data = data.drop(['unnecessary_column'], axis=1)

# 2. 特征工程
# 如果数据是时间序列，可以将其转换为滑动窗口形式
window_size = 64  # 窗口大小
features = ['timestamp', 'current']  # 需要的特征列
data['sliding_window'] = data[features].rolling(window_size).mean()

# 3. 标准化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['sliding_window']])
data['scaled_current'] = scaled_data

# 将数据划分为训练集和测试集
train_data = data[:int(0.8 * len(data))]
test_data = data[int(0.8 * len(data)):]

# 将分类列转换为数值型（如果需要的话，例如one-hot编码）
if 'fault_category' in data.columns:
    train_data['fault_category'] = train_data['fault_category'].astype('category').cat.codes
    test_data['fault_category'] = test_data['fault_category'].astype('category').cat.codes

# 提取X（输入特征）和y（目标变量）
X_train, y_train = train_data[['scaled_current']], train_data['fault_category']
X_test, y_test = test_data[['scaled_current']], test_data['fault_category']

# 准备输入张量（适用于Transformer模型）
X_train_padded, X_train_lengths = pad_sequences(X_train, padding='post')
X_test_padded, X_test_lengths = pad_sequences(X_test, padding='post')

# 这里省略了Transformer模型的具体搭建和训练部分

注意，上述代码只是一个基础的示例，实际应用中可能还需要根据数据特点调整预处理步骤，比如选择合适的特征，更复杂的异常值处理，以及针对Transformer的特殊需求，如分词处理时间序列等。