def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

可以考虑优化以下几个方面：

1. 代码注释：可以添加一些注释，说明每个函数的作用和输入输出参数。

2. 函数拆分：可以将这个函数拆分成多个小函数，每个小函数只处理一个特定的任务，这样可以使代码更加可读。

3. 使用 numpy 和 pandas 函数：可以使用 pandas 的 fillna 函数，将缺失值按照指定的方式进行填充，可以使用 numpy 的 arange 函数，生成等差数列。这样可以使代码更加简洁。

4. 代码风格：可以遵循 PEP 8 代码风格，使得代码更加规范和易读。

重构后的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

def fill_missing_data(data):
    """
    将缺失值按照前向填充的方式进行填充
    """
    data.fillna(method='ffill', inplace=True)
    return data

def generate_time_list(date_history):
    """
    根据日期列表生成时间列表
    """
    history_time_list = [datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') for date in date_history]
    start_time = history_time_list[0]
    end_time = history_time_list[-1]
    delta = datetime.timedelta(minutes=15)
    time_new_list = []
    current_time = start_time
    while current_time <= end_time:
        time_new_list.append(current_time)
        current_time += delta
    return time_new_list

def find_missing_positions(time_new_list, history_time_list):
    """
    查找缺失位置
    """
    code_list = []
    for i in range(len(time_new_list)):
        while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0):
            history_time_list.insert(i, time_new_list[i])
            code_list.append(i)
    return code_list

def fill_missing_positions(data_history, code_list):
    """
    根据缺失位置进行数据填充
    """
    for i in code_list:
        data_history.insert(i, data_history[i-1])
    return data_history

def data_processing(data):
    """
    对数据进行处理，包括缺失值处理和数据补充
    """
    data = fill_missing_data(data)
    date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0])
    data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1])
    date_history = np.array(date_history)
    data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item]
    time_new_list = generate_time_list(date_history)
    code_list = find_missing_positions(time_new_list, history_time_list)
    data_history = fill_missing_positions(data_history, code_list)
    data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history})
    return data