轴承寿命预测如何处理时间

Question

想请教一个问题，我想做一个轴承寿命预测的模型，现在数据处理好了，得到了健康指标，但是数据是以年月日时分秒的文件名，我要怎么把它转换成对应的以秒或分为单位的时间索引呢？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

理解你的需求，你正在处理轴承寿命预测问题，需要将包含年月日时分秒的数据转换为以秒或分为单位的时间索引。下面是一个基本的步骤和Python代码示例来实现这一转换：

步骤：

1. 提取日期和时间信息：从文件名中解析出年月日时分秒。
2. 转换时间格式：将解析出的时间转换为Python可以处理的日期时间格式（例如使用datetime模块）。
3. 计算时间差：计算从某个起始时间点（例如某个固定日期和时间点）到当前时间的总秒数或分钟数。
4. 创建时间索引：使用这个计算出的时间差作为索引值。

Python代码示例：

假设你的文件名格式为 bearing_health_YYYYMMDDHHMMSS.csv 或其他类似的格式。下面是一个简单的Python脚本实现上述步骤：

import os
import datetime
import pandas as pd

# 假设文件名的格式和示例文件名称
filename_format = 'bearing_health_{year}{month}{day}{hour}{minute}{second}.csv'  # 根据实际情况调整格式
sample_filename = 'bearing_health_20230917153045.csv'  # 示例文件名
base_datetime = datetime.datetime(2023, 1, 1, 0, 0, 0)  # 起始时间点，可以根据实际情况调整

# 从文件名中提取时间信息
time_str = sample_filename.split('_')[2].split('.')[0]  # 根据文件名格式调整提取方式
year, month, day, hour, minute, second = map(int, time_str)  # 将各部分转换为整数类型
specific_datetime = datetime.datetime(year, month, day, hour, minute, second)  # 创建具体的时间对象

# 计算从起始时间点到当前时间的秒数或分钟数（根据需要选择）
time_difference = (specific_datetime - base_datetime).total_seconds()  # 计算总秒数
# 或 time_difference = (specific_datetime - base_datetime).total_minutes()  # 计算总分钟数，根据需求选择其中一个即可。

# 创建时间索引（以秒为单位为例）将此时间差用作索引值。你可能需要将此过程整合到你的数据处理或模型训练流程中。假设你已经有一个DataFrame df，可以使用以下代码将时间差作为新的列或索引添加到df中：
df['time_index'] = time_difference  # 添加一个新的列用于存储时间索引值（秒）或df.set_index('time_index')(如果要以时间索引进行后续操作) 。确保将其适应到你的数据处理流程中。这里只是演示如何在单个文件上操作。对于多个文件，你可能需要遍历所有文件并按类似方式处理它们。记得根据实际数据集的实际情况来调整代码，以确保它可以正确地适应你的数据集和需求。如果你有其他关于轴承寿命预测的问题或需要进一步的帮助，请随时提问！