#因为labelNaN的数据很少，因此我们删除label为NaN的数据 data = data.dropna() data.info()

这是一个数据处理的代码片段，它的作用是从一个数据集中删除标签(label)为NaN的数据，然后输出处理后的数据集信息。其中，dropna()函数是一个pandas库中的函数，它可以删除包含NaN值的行或列。

需要注意的是，删除NaN值可能会导致数据集样本量的减少，这可能会影响模型的训练和预测效果。因此，在进行数据处理时，应该根据实际情况选择是否删除NaN值。同时，也可以考虑使用一些填充NaN值的方法，如均值、中位数等。

相关问题

data_last = pd.concat([df.iloc[:,:3],label])为什么最后一列是nan

根据你提供的代码，`df.iloc[:,:3]`是一个DataFrame对象，`label`是一个Series对象。在使用`pd.concat()`函数进行拼接时，如果两个对象的索引不完全相同，Pandas会自动添加缺失值NaN来对齐数据。因此，最后一列出现NaN的原因可能是因为`label`对象的索引与`df.iloc[:,:3]`的索引不完全相同，导致在拼接时出现了缺失值。

为了避免这种情况，可以在拼接时使用`ignore_index=True`参数来重新设置索引，代码如下所示：

data_last = pd.concat([df.iloc[:,:3],label], ignore_index=True)

这将在拼接时忽略原有的索引，重新生成一个从0开始的索引，可以避免因索引不一致而导致的NaN值出现。

def preprocess(data, window): data_corr = data.corr()['Power'] key = [] for i in data_corr.keys(): if (data_corr[i] > 0.6): key.append(i) data = data[key] data = data.dropna(subset=['Power']) #数据预处理： 删除功率为空的数据组 data = data.fillna(0) # 数据预处理：将缺失值NAN值赋0 data[data < 0] = 0 #数据预处理：对<0的功率值赋为0 scaler = MinMaxScaler() # data[key] = scaler.fit_transform(data[key].to_numpy()) train_x = [] train_y = [] L = len(data) for i in range(L - window): train_seq = data[key][i:i + window] train_x.append(train_seq) train_label = data['Power'][i + window:i + window + 1] train_y.append(train_label) train_x = torch.from_numpy(np.array(train_x)) train_y = torch.from_numpy(np.array(train_y)) train_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float) train_y = torch.tensor(train_y, dtype=torch.float) print(train_y.type()) return train_x, train_y

这段代码是一个数据预处理的函数，其中包含以下步骤：

1. 首先计算 DataFrame 数据中 'Power' 列与其他列的相关系数，筛选出相关系数大于 0.6 的列作为特征列；
2. 删除 'Power' 列中包含缺失值（NaN）的行；
3. 将 DataFrame 中的缺失值用 0 填充；
4. 对 DataFrame 中小于 0 的功率值赋为 0；
5. 使用 MinMaxScaler 进行特征缩放；
6. 将数据按照窗口大小 window 进行切分，每个窗口内包含 window 个连续的特征值和一个对应的功率值，作为训练数据；
7. 将训练数据转换为 PyTorch 张量，并返回训练数据集 train_x 和 train_y。

需要注意的是，该函数中使用了 PyTorch 中的张量（tensor）作为数据类型，并且使用了 MinMaxScaler 对特征进行缩放。