将马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11.xlsx文件进行数据增强处理，写出完整的python代码

好的，以下是处理马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11.xlsx文件进行数据增强的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import random

# 读取数据文件
data = pd.read_excel("CS2_35_1_10_11.xlsx")

# 定义数据增强函数
def data_augmentation(data):
    # 生成随机数列
    rand_list = [random.uniform(0.95, 1.05) for i in range(len(data))]
    # 将随机数列应用到数据中
    data_aug = data.copy()
    data_aug.iloc[:, 1:3] = data_aug.iloc[:, 1:3].mul(rand_list, axis=0)
    return data_aug

# 对数据进行增强
data_aug = data_augmentation(data)

# 将增强后的数据保存为Excel文件
data_aug.to_excel("CS2_35_1_10_11_aug.xlsx", index=False)

以上代码中，首先使用 Pandas 库读取了数据文件，然后定义了一个名为 `data_augmentation` 的数据增强函数，该函数生成一个随机数列，然后将随机数列应用到数据中，最后返回增强后的数据。接着，调用 `data_augmentation` 函数对数据进行增强，并将增强后的数据保存为 `CS2_35_1_10_11_aug.xlsx` 文件。