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

这段代码可以进行以下优化：

1. 将日期转换为 datetime 对象的操作可以放在读取数据时进行，避免在处理数据时重复执行。

2. 用 pandas 的 resample 函数可以方便地实现时间序列的重采样。可以先将日期列设置为索引，然后使用 resample 函数按照指定的时间间隔进行重采样，再使用 ffill 方法填充缺失值。

3. 可以使用 pandas 的 merge 函数将重采样之后的数据与原数据进行合并，这样可以避免使用循环操作。

下面是优化后的代码：

import pandas as pd
import datetime

def data_processing(data):
    # 将日期转换为 datetime 对象
    data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y/%m/%d %H:%M')
    data.set_index('date', inplace=True)
    
    # 重采样，补全缺失值
    data_resampled = data.resample('15T').ffill()
    
    # 合并原数据和重采样之后的数据
    data_processed = data_resampled.merge(data, how='outer', left_index=True, right_index=True)
    
    return data_processed