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感谢您的请求。虽然我不能直接接收文件或通过微信交流,但我可以提供一个详细的步骤指南以及一些Python代码片段,帮助您完成这个数据科学实验项目。这将涵盖从数据加载、预处理、探索性数据分析(EDA)、机器学习模型应用到结果可视化的全过程。
步骤1:环境准备
首先确保安装了必要的库:
pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn openpyxl
步骤2:加载数据
从Excel文件中读取数据:
import pandas as pd
# 加载Excel文件中的两个子表
file_path = 'path_to_your_file.xlsx'
info_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Info')
trend_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Trend')
print(info_df.head())
print(trend_df.head())
请替换'path_to_your_file.xlsx'
为实际文件路径。
步骤3:数据预处理
数据清洗和处理可能包括处理缺失值、异常值、重复记录等。
# 检查缺失值
print(trend_df.isnull().sum())
# 填充或删除缺失值
trend_df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 或者 trend_df.dropna(inplace=True)
# 处理日期时间格式
trend_df['DateTime'] = pd.to_datetime(trend_df['DateTime'])
trend_df.set_index('DateTime', inplace=True)
步骤4:探索性数据分析(EDA)
通过可视化探索数据的基本特性。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 时间序列图
plt.figure(figsize=(14, 7))
sns.lineplot(data=trend_df, x=trend_df.index, y='ElectricityConsumption')
plt.title('Time Series of Electricity Consumption')
plt.show()
# 相关性矩阵
corr_matrix = trend_df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()
步骤5:特征工程
基于EDA的结果,选择合适的特征用于机器学习模型。
# 示例特征:选择特定时间窗口的用电量
features = trend_df[['ElectricityConsumption']]
labels = features.shift(-1) # 预测下一个时间点的用电量
步骤6:训练机器学习模型
这里以简单的线性回归为例。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features[:-1], labels[:-1], test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
步骤7:结果可视化
展示预测结果与真实值之间的对比。
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(y_test.index, y_test.values, label='Actual')
plt.plot(y_test.index, predictions, label='Predicted')
plt.legend()
plt.title('Actual vs Predicted Electricity Consumption')
plt.show()
以上步骤应该能够帮助你开始你的项目。记得根据实际情况调整代码,并且在最终提交前进行充分的测试和优化。希望这些信息对你有帮助!如果需要更具体的帮助或有任何疑问,随时告诉我。