python数据分析与挖掘实战第十章

Posted 2023-03-27 Tambourine

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

inputfile =\'data5/original_data.xls\' # 输入的数据文件
data = pd.read_excel(inputfile)  # 读取数据

# 查看有无水流的分布
# 数据提取
lv_non = pd.value_counts(data[\'有无水流\'])[\'无\']
lv_move = pd.value_counts(data[\'有无水流\'])[\'有\']

# 绘制条形图 
fig = plt.figure(figsize = (6 ,5))  # 设置画布大小
plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = \'SimHei\'  # 设置中文显示
plt.rcParams[\'axes.unicode_minus\'] = False
plt.bar([0,1], height=[lv_non,lv_move], width=0.4, alpha=0.8, color=\'skyblue\')
plt.xticks([index for index in range(2)], [\'无\',\'有\'])
plt.xlabel(\'水流状态\')
plt.ylabel(\'记录数\')
plt.title(\'3107不同水流状态记录数\')
plt.show()
plt.close()

# 查看水流量分布
water = data[\'水流量\']
# 绘制水流量分布箱型图
fig = plt.figure(figsize = (5 ,8))
plt.boxplot(water, 
            patch_artist=True,
            labels = [\'水流量\'],                    # 设置x轴标题
            boxprops = \'facecolor\':\'lightblue\')  # 设置填充颜色
plt.title(\'3107水流量分布箱线图\')
plt.grid(axis=\'y\')    # 显示y坐标轴的底线
plt.show()

# ´代码10-2

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel(\'data5/original_data.xls\')
print(\'3107初始状态的数据形状为：\', data.shape)

# 删除热水器编号、有无水流、节能模式属性
data.drop(labels=["热水器编号","有无水流","节能模式"],axis=1,inplace=True) 
print(\'3107删除冗余属性后的数据形状为：\', data.shape)
data.to_csv(\'data5/water_heart.csv\',index=False)

# 代码10-3
data = pd.read_csv(\'data5/water_heart.csv\')     # 读取数据

# 划分用水事件
threshold = pd.Timedelta(\'4 min\')               # 阈值为4分钟
data[\'发生时间\'] = pd.to_datetime(data[\'发生时间\'], format = \'%Y%m%d%H%M%S\')  # 转换时间格式
data = data[data[\'水流量\'] > 0]                 # 只要流量大于0的记录
sjKs = data[\'发生时间\'].diff() > threshold      # 相邻时间向前差分，比较是否大于阈值
sjKs.iloc[0] = True                       # 令第一个时间为第一个用水事件的开始事件
sjJs = sjKs.iloc[1:]                      # 向后差分的结果
sjJs = pd.concat([sjJs,pd.Series(True)])  # 令最后一个时间作为最后一个用水事件的结束时间

# 创建数据框，并定义用水事件序列
sj = pd.DataFrame(np.arange(1,sum(sjKs)+1),columns = ["事件序号"])
sj["事件起始编号"] = data.index[sjKs == 1]+1    # 定义用水事件的起始编号
sj["事件终止编号"] = data.index[sjJs == 1]+1    # 定义用水事件的终止编号
print(\'3107当阈值为4分钟的时候事件数目为：\',sj.shape[0])
sj.to_csv(\'data5/sj.csv\',index = False)

# 代码10-4

# 确定单次用水事件时长阈值
n = 4                                # 使用以后四个点的平均斜率
threshold = pd.Timedelta(minutes=5)  # 专家阈值
data[\'发生时间\'] = pd.to_datetime(data[\'发生时间\'], format=\'%Y%m%d%H%M%S\')
data = data[data[\'水流量\'] > 0]      # 只要流量大于0的记录

# 自定义函数：输入划分时间的时间阈值，得到划分的事件数
def event_num(ts):
    d = data[\'发生时间\'].diff() > ts       # 相邻时间作差分，比较是否大于阈值
    return d.sum() + 1                    # 这样直接返回事件数
dt = [pd.Timedelta(minutes=i) for i in np.arange(1, 9, 0.25)]
h = pd.DataFrame(dt, columns=[\'阈值\'])    # 转换数据框，定义阈值列
h[\'事件数\'] = h[\'阈值\'].apply(event_num)  # 计算每个阈值对应的事件数
h[\'斜率\'] = h[\'事件数\'].diff()/0.25       # 计算每两个相邻点对应的斜率
h[\'斜率指标\']= h[\'斜率\'].abs().rolling(4).mean()  # 往前取n个斜率绝对值平均作为斜率指标
ts = h[\'阈值\'][h[\'斜率指标\'].idxmin() - n]

# 用idxmin返回最小值的Index，由于rolling_mean()计算的是前n个斜率的绝对值平均
# 所以结果要进行平移（-n）
if ts > threshold:
    ts = pd.Timedelta(minutes=4)
print(\'3107计算出的单次用水时长的阈值为：\',ts)

 

# 代码10-5

data = pd.read_excel(\'data5/water_hearter.xlsx\')  # 读取热水器使用数据记录
sj = pd.read_csv(\'data5/sj.csv\')  # 读取用水事件记录
data["发生时间"] = pd.to_datetime(data["发生时间"],format="%Y%m%d%H%M%S")   # 转换时间格式

# 构造特征：总用水时长
timeDel = pd.Timedelta("0.5 sec")
sj["事件开始时间"] = data.iloc[sj["事件起始编号"]-1,0].values- timeDel
sj["事件结束时间"] = data.iloc[sj["事件终止编号"]-1,0].values + timeDel
sj[\'洗浴时间点\'] = [i.hour for i in sj["事件开始时间"]]
sj["总用水时长"] = np.int64(sj["事件结束时间"] - sj["事件开始时间"])/1000000000 + 1

# 构造用水停顿事件
# 构造特征“停顿开始时间”、“停顿结束时间”
# 停顿开始时间指从有水流到无水流，停顿结束时间指从无水流到有水流
for i in range(len(data)-1):
    if (data.loc[i,"水流量"] != 0) & (data.loc[i + 1,"水流量"] == 0) :
        data.loc[i + 1,"停顿开始时间"] = data.loc[i +1, "发生时间"] - timeDel
    if (data.loc[i,"水流量"] == 0) & (data.loc[i + 1,"水流量"] != 0) :
        data.loc[i,"停顿结束时间"] = data.loc[i , "发生时间"] + timeDel
        
# 提取停顿开始时间与结束时间所对应行号，放在数据框Stop中
indStopStart = data.index[data["停顿开始时间"].notnull()]+1
indStopEnd = data.index[data["停顿结束时间"].notnull()]+1
Stop = pd.DataFrame(data="停顿开始编号":indStopStart[:-1],
                            "停顿结束编号":indStopEnd[1:]) 
# 计算停顿时长，并放在数据框stop中，停顿时长=停顿结束时间-停顿结束时间
Stop["停顿时长"] = np.int64(data.loc[indStopEnd[1:]-1,"停顿结束时间"].values-
                     data.loc[indStopStart[:-1]-1,"停顿开始时间"].values)/1000000000
# 将每次停顿与事件匹配,停顿的开始时间要大于事件的开始时间，
# 且停顿的结束时间要小于事件的结束时间
for i in range(len(sj)):
    Stop.loc[(Stop["停顿开始编号"] > sj.loc[i,"事件起始编号"]) & 
           (Stop["停顿结束编号"] < sj.loc[i,"事件终止编号"]),"停顿归属事件"]=i+1
             
# 删除停顿次数为0的事件
Stop = Stop[Stop["停顿归属事件"].notnull()]

# 构造特征 用水事件停顿总时长、停顿次数、停顿平均时长、
# 用水时长，用水/总时长
stopAgg =  Stop.groupby("停顿归属事件").agg("停顿时长":sum,"停顿开始编号":len)
sj.loc[stopAgg.index - 1,"总停顿时长"] = stopAgg.loc[:,"停顿时长"].values
sj.loc[stopAgg.index-1,"停顿次数"] = stopAgg.loc[:,"停顿开始编号"].values
sj.fillna(0,inplace=True)       # 对缺失值用0插补
stopNo0 = sj["停顿次数"] != 0   # 判断用水事件是否存在停顿
sj.loc[stopNo0,"平均停顿时长"] = sj.loc[stopNo0,"总停顿时长"]/sj.loc[stopNo0,"停顿次数"] 
sj.fillna(0,inplace=True)       # 对缺失值用0插补
sj["用水时长"] = sj["总用水时长"] - sj["总停顿时长"]   # 定义特征用水时长
sj["用水/总时长"] = sj["用水时长"] / sj["总用水时长"]  # 定义特征 用水/总时长
print(\'3107用水事件用水时长与频率特征构造完成后数据的特征为：\\n\',sj.columns)
print(\'3107用水事件用水时长与频率特征构造完成后数据的前5行5列特征为：\\n\',
      sj.iloc[:5,:5])

# ´代码10-6

data["水流量"] = data["水流量"] / 60    # 原单位L/min，现转换为L/sec
sj["总用水量"] = 0                      # 给总用水量赋一个初始值0
for i in range(len(sj)):
    Start = sj.loc[i,"事件起始编号"]-1
    End = sj.loc[i,"事件终止编号"]-1
    if Start != End:
        for j in range(Start,End):
            if data.loc[j,"水流量"] != 0:
                sj.loc[i,"总用水量"] = (data.loc[j + 1,"发生时间"] - 
                                    data.loc[j,"发生时间"]).seconds* \\
                                    data.loc[j,"水流量"] + sj.loc[i,"总用水量"]
        sj.loc[i,"总用水量"] = sj.loc[i,"总用水量"] + data.loc[End,"水流量"] * 2
    else:
        sj.loc[i,"总用水量"] = data.loc[Start,"水流量"] * 2
        
sj["平均水流量"] = sj["总用水量"] / sj["用水时长"]   # 定义特征 平均水流量

# 构造特征：水流量波动
# 水流量波动=∑(((单次水流的值-平均水流量)^2)*持续时间)/用水时长
sj["水流量波动"] = 0 # 给水流量波动赋一个初始值0
for i in range(len(sj)):
    Start = sj.loc[i,"事件起始编号"] - 1
    End = sj.loc[i,"事件终止编号"] - 1
    for j in range(Start,End + 1):
        if data.loc[j,"水流量"] != 0:
            slbd = (data.loc[j,"水流量"] - sj.loc[i,"平均水流量"])**2
            slsj = (data.loc[j + 1,"发生时间"] - data.loc[j,"发生时间"]).seconds
            sj.loc[i,"水流量波动"] = slbd * slsj + sj.loc[i,"水流量波动"]
    sj.loc[i,"水流量波动"] = sj.loc[i,"水流量波动"] / sj.loc[i,"用水时长"]   

# 构造特征：停顿时长波动
# 停顿时长波动=∑(((单次停顿时长-平均停顿时长)^2)*持续时间)/总停顿时长
sj["停顿时长波动"] = 0 # 给停顿时长波动赋一个初始值0
for i in range(len(sj)):
    if sj.loc[i,"停顿次数"] > 1: # 当停顿次数为0或1时，停顿时长波动值为0，故排除
        for j in Stop.loc[Stop["停顿归属事件"] == (i+1),"停顿时长"].values:
            sj.loc[i,"停顿时长波动"] = ((j - sj.loc[i,"平均停顿时长"])**2) * j + \\
                                     sj.loc[i,"停顿时长波动"]
        sj.loc[i,"停顿时长波动"] = sj.loc[i,"停顿时长波动"] / sj.loc[i,"总停顿时长"]

print(\'3107用水量和波动特征构造完成后数据的特征为：\\n\',sj.columns)
print(\'3107用水量和波动特征构造完成后数据的前5行5列特征为：\\n\',sj.iloc[:5,:5])

# 代码10-7

sj_bool = (sj[\'用水时长\'] >100) & (sj[\'总用水时长\'] > 120) & (sj[\'总用水量\'] > 5)
sj_final = sj.loc[sj_bool,:]
sj_final.to_excel(\'data5/sj_final.xlsx\',index=False)
print(\'3107筛选出候选洗浴事件前的数据形状为：\',sj.shape)
print(\'3107筛选出候选洗浴事件后的数据形状为：\',sj_final.shape)

 

 

# 代码10-8

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import joblib

Xtrain = pd.read_excel("D:/Computer Class/Jupyter/JupyterLab-Portable-3.1.0-3.9/notebooks/python/data5/sj_final.xlsx")
ytrain = pd.read_excel("D:/Computer Class/Jupyter/JupyterLab-Portable-3.1.0-3.9/notebooks/python/data5/water_heater_log.xlsx")
test = pd.read_excel("D:/Computer Class/Jupyter/JupyterLab-Portable-3.1.0-3.9/notebooks/python/data5/test_data.xlsx")

# 训练集测试集区分。
x_train, x_test, y_train, y_test = Xtrain.iloc[:,5:],test.iloc[:,4:-1],\\
                                   ytrain.iloc[:,-1],test.iloc[:,-1]
# 标准化
stdScaler = StandardScaler().fit(x_train)
x_stdtrain = stdScaler.transform(x_train)
x_stdtest = stdScaler.transform(x_test)

# 建立模型
bpnn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (17,10), max_iter = 200, solver = \'lbfgs\',random_state=50)
bpnn.fit(x_stdtrain, y_train)
# 保存模型
joblib.dump(bpnn,\'D:/Computer Class/Jupyter/JupyterLab-Portable-3.1.0-3.9/notebooks/python/data5/water_heater_nnet.m\')
print(\'构建的模型为：\\n\',bpnn)