waterConsump.csv为用户的用水量数据,数据中有编号为1-200的200位用户,DATE表示时间,如2017/1/1表示2017年1月1日,NUM为用量单位。请完成以下工作: 1、将数据进行透视表操作,行为用户编号,列为日期、值为用户每日用水量。 2、对数据中的异常数据进行识别并处理。 3、统计每个用户用水数据的基本统计量,包括:最大值、最小值、均值、中位数、和、方差、偏度、峰度。 4、每个用户用水数据按日差分,并求取差分结果的基本统计量,统计量同3。 5、求取每个用户的20%分位数。

时间: 2024-02-05 08:03:27 浏览: 24
1. 透视表操作: ```python import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('waterConsump.csv') # 透视表操作 pivot_table = pd.pivot_table(data, values='NUM', index='编号', columns='DATE') ``` 2. 异常数据识别并处理: 一般来说,异常数据可以通过箱线图来进行识别。首先,计算每个用户每天用水量的均值和标准差,然后根据 3 倍标准差原则,识别出超过 3 倍标准差的数据点为异常值。最后,将异常值替换为均值。 ```python # 异常数据处理 for i in range(1, 201): # 计算均值和标准差 mean = pivot_table.loc[i].mean() std = pivot_table.loc[i].std() # 识别异常数据 outliers = (pivot_table.loc[i] - mean).abs() > 3 * std # 将异常数据替换为均值 pivot_table.loc[i, outliers] = mean ``` 3. 统计每个用户用水数据的基本统计量: ```python # 统计每个用户用水数据的基本统计量 basic_stats = pd.DataFrame({ 'max': pivot_table.max(axis=1), 'min': pivot_table.min(axis=1), 'mean': pivot_table.mean(axis=1), 'median': pivot_table.median(axis=1), 'sum': pivot_table.sum(axis=1), 'var': pivot_table.var(axis=1), 'skew': pivot_table.skew(axis=1), 'kurtosis': pivot_table.kurtosis(axis=1) }) ``` 4. 每个用户用水数据按日差分,并求取差分结果的基本统计量: ```python # 每个用户用水数据按日差分 diff_table = pivot_table.diff(axis=1) # 统计每个用户用水数据的基本统计量 diff_stats = pd.DataFrame({ 'max': diff_table.max(axis=1), 'min': diff_table.min(axis=1), 'mean': diff_table.mean(axis=1), 'median': diff_table.median(axis=1), 'sum': diff_table.sum(axis=1), 'var': diff_table.var(axis=1), 'skew': diff_table.skew(axis=1), 'kurtosis': diff_table.kurtosis(axis=1) }) ``` 5. 求取每个用户的20%分位数: ```python # 求取每个用户的20%分位数 quantile_20 = pivot_table.quantile(0.2, axis=1) ```

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