如何用Datapre和Dataloder处理历史光伏数据和气象数据
时间: 2023-05-14 17:04:44 浏览: 86
可以使用Datapre和Dataloader来处理历史光伏数据和气象数据。Datapre可以用来预处理数据,例如数据清洗、特征提取等。Dataloader可以用来加载数据,例如将数据分批次加载到模型中进行训练。具体的实现方法需要根据具体的数据格式和模型需求进行设计。
相关问题
matlab数据缺失值填补
在Matlab中,可以使用fillmissing函数来填补数据的缺失值。在给定的数据中,可以使用movmean或movmedian方法来进行填补。movmean方法使用移动窗口的均值来填补缺失值,而movmedian方法使用移动窗口的中位数来填补缺失值。以下是一个示例代码,演示了如何使用fillmissing函数来填补数据的缺失值:
```matlab
clear;clc;close all;
% 加载原始数据
load('pm25data.mat');
pm25data = pm25data(:);
% 查看原始数据波形
subplot(211)
t = datetime(2010,1,2,0,0,0) + hours(0:length(pm25data)-1)';
plot(t,pm25data)
title('原始数据波形')
xlabel('Time/h');
ylabel('PM_{2.5} / (\mu g.m^{-3})');
% 填充缺失值
pm25dataPre = fillmissing(pm25data,'movmean',30); % 使用窗口长度为30的移动均值填充缺失数据
% 查看插补后的数据波形
subplot(212)
plot(t,pm25dataPre)
title('插补后的数据波形')
xlabel('Time/h');
ylabel('PM_{2.5} / (\mu g.m^{-3})');
```
在上述代码中,我们首先加载了原始数据,然后使用fillmissing函数和movmean方法填补了数据的缺失值。最后,我们绘制了原始数据和插补后的数据的波形图。这样就完成了对Matlab数据缺失值的填补。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab缺失值插补以及异常值插补处理方法](https://blog.csdn.net/soloyuyang/article/details/81215789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [MATLAB数据预处理之缺失值插补](https://blog.csdn.net/WANGSIRHHXI/article/details/114819183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
import spark.implicits._ // 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFram val dataPre = file.select("lowprice", "minprice", "topprice") .map(row => (row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble)) val data: DataFrame = dataPre.toDF("lowprice", "minprice", "topprice") data.show() // VectorAssembler 是一个转换器 val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("lowprice", "minprice", "topprice")) .setOutputCol("features") val dataset = assembler.transform(data) dataset.show() //拆分成训练集和测试集 val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.9,0.1),1234L)
这段代码中使用了 Spark 的 DataFrame API,对一个名为 "file" 的 DataFrame 进行了数据处理和转换。首先,使用 select 函数选取了 "lowprice"、"minprice"、"topprice" 这三列数据,然后使用 map 函数将每一行数据转换为一个元组 (Tuple3),元组的三个元素都是将原始数据转换成 double 类型后的结果。接着,使用 toDF 函数将转换后的数据重新生成一个 DataFrame,列名分别为 "lowprice"、"minprice"、"topprice"。最后,使用 VectorAssembler 将 DataFrame 转换为一个包含特征向量的 DataFrame,其中三个特征分别为 "lowprice"、"minprice"、"topprice",特征向量的列名为 "features"。最后,使用 randomSplit 函数将数据集拆分成训练集和测试集,比例为 9:1。
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