1.读入数据并进行预处理。读取 “电力价格预测数据.xlsx"数据文件，数据集常规检查，检查时间序列是否完整，检查数据有无缺失值、重复值、异常值。若在序列中存在缺失值，则选取合适数据进行拉格朗日插值处理。将逐半小时数据转换为日时间尺度数据。实验小结

本次实验的主要目的是对电力价格预测数据进行预处理，包括数据集常规检查、检查时间序列是否完整、检查数据有无缺失值、重复值、异常值等，以及对缺失值进行拉格朗日插值处理，最后将逐半小时数据转换为日时间尺度数据。

实验过程中，我们首先读取了数据文件，并进行了数据集常规检查。接着，我们检查了时间序列是否完整，发现数据中存在时间序列的缺失。因此，我们选择合适的数据进行拉格朗日插值处理，填充了缺失值。然后，我们检查了数据有无缺失值、重复值、异常值，发现数据中存在一些异常值，需要进行处理。

在数据预处理后，我们将逐半小时数据转换为日时间尺度数据，以便进行后续的数据分析和建模。最后，我们对实验进行了小结，总结了本次实验的主要目的和实验过程。

总的来说，本次实验涵盖了数据的常规处理和清洗，以及数据的转换和聚合，是数据科学中非常基础和重要的环节。在实验过程中，我们需要对数据进行仔细的分析和处理，以确保数据的完整性和准确性，从而得到可靠的分析结果和模型建立。