python实现数据库里三轴加速度数据清除(缺失值与异常值处理)
时间: 2023-12-22 17:03:15 浏览: 32
处理缺失值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据库中的数据,假设加速度数据在名为df_acceleration的DataFrame中
# 数据中可能存在NaN的缺失值
df_acceleration = pd.read_sql('SELECT * FROM acceleration_data', conn)
# 使用前向填充法填充缺失值
df_acceleration.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 或者使用插值法填充缺失值
df_acceleration.interpolate(method='linear', inplace=True)
# 如果缺失值较多,可以考虑删除缺失值所在的行
df_acceleration.dropna(inplace=True)
```
处理异常值:
```python
# 假设有三个轴的加速度数据分别在名为x_acc, y_acc, z_acc的列中
# 对于每个轴的数据,可以计算出其均值和标准差
x_mean, x_std = df_acceleration['x_acc'].mean(), df_acceleration['x_acc'].std()
y_mean, y_std = df_acceleration['y_acc'].mean(), df_acceleration['y_acc'].std()
z_mean, z_std = df_acceleration['z_acc'].mean(), df_acceleration['z_acc'].std()
# 定义异常值的阈值,例如3倍标准差
threshold = 3
# 根据阈值,判断每个数据点是否为异常点
df_acceleration = df_acceleration[(np.abs(df_acceleration['x_acc'] - x_mean) < threshold * x_std) &
(np.abs(df_acceleration['y_acc'] - y_mean) < threshold * y_std) &
(np.abs(df_acceleration['z_acc'] - z_mean) < threshold * z_std)]
```
以上代码可以根据实际情况进行修改,例如可以使用其他插值方法、使用其他阈值等等。