将马里兰大学电池数据集进行数据增强处理，写出完整python代码

好的，以下是针对马里兰大学电池数据集进行数据增强处理的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 读取数据集并进行预处理
data = pd.read_csv('BatteryDataset.csv')
data.dropna(inplace=True)  # 删除空值行
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
cycle_life = data['Cycle Life']
capacity = data['Capacity']

# 对电池容量进行平滑处理
capacity_smooth = savgol_filter(capacity, window_length=11, polyorder=2)

# 定义数据增强函数
def data_augment(cycle_life, capacity_smooth):
    # 将cycle_life和capacity_smooth转换为numpy数组
    cycle_life = np.array(cycle_life)
    capacity_smooth = np.array(capacity_smooth)

    # 随机选择一段数据
    idx = np.random.choice(len(cycle_life) - 100, size=1)[0]
    idx_end = idx + np.random.choice(range(100, 200), size=1)[0]

    # 对电池寿命进行随机缩放
    cycle_life_aug = cycle_life[idx:idx_end] * np.random.uniform(0.95, 1.05)

    # 对电池容量进行随机扰动
    capacity_smooth_aug = capacity_smooth[idx:idx_end] * np.random.uniform(0.95, 1.05)

    return cycle_life_aug, capacity_smooth_aug

# 数据增强
cycle_life_aug, capacity_smooth_aug = data_augment(cycle_life, capacity_smooth)

# 打印增强前后的数据形状
print('原始数据形状：', cycle_life.shape, capacity_smooth.shape)
print('增强后数据形状：', cycle_life_aug.shape, capacity_smooth_aug.shape)

以上代码中，我们首先使用 Pandas 读取了马里兰大学电池数据集，并对空值行进行了删除和重置索引的操作。接着，我们对电池容量进行了平滑处理，使用了 SciPy 库中的 savgol_filter 函数。

然后，我们定义了一个名为 data_augment 的函数来进行数据增强。该函数首先将 cycle_life 和 capacity_smooth 转换为 numpy 数组，并随机选择一段长度为 100-200 的数据。接着，我们对电池寿命进行随机缩放，并对电池容量进行随机扰动。最后，函数返回增强后的 cycle_life_aug 和 capacity_smooth_aug。

最后，我们使用 data_augment 函数对原始数据进行了增强，并打印了增强前后的数据形状。