Python对电压电流采样数据处理

Python是一种非常适合进行数据处理的语言，特别是在处理电压电流采样数据方面。它拥有丰富的库如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以进行高效的数据清洗、分析和可视化。

首先，你可以使用像Pandas这样的库读取各种类型的文件（CSV、Excel、二进制等），将电压和电流数据存储在DataFrame中，方便操作：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('voltage_current_data.csv') # 假设是CSV格式

接下来，数据预处理是关键步骤，可能包括缺失值填充、异常值检测和标准化：

# 数据清洗
data = data.dropna()  # 删除含有缺失值的行

# 数据转换，如果需要
data['current'] = data['current'].replace([-999, -1000], np.nan).interpolate()  # 缺失值插补

对于时间序列数据，可能还需要进行时间戳解析和同步：

import datetime
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])  # 将时间列转换为日期时间格式

# 对齐时间步长，如1分钟间隔采样
data.set_index('timestamp', inplace=True)
data = data.resample('1T').mean()  # 按每分钟平均值处理

最后，使用matplotlib或Seaborn进行数据可视化，以便更好地理解趋势和模式：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(data.index, data['voltage'], label='Voltage')
plt.plot(data.index, data['current'], label='Current')
plt.legend()
plt.show()