pems数据集清洗
时间: 2025-05-13 15:48:31 AIGC 浏览: 30
### 数据清洗与预处理方法
对于PEMS交通数据集,其主要包含每五分钟记录一次的道路传感器(station)速度数据。为了有效进行数据分析和建模,在实际应用前通常需要对其进行必要的清理和预处理操作。
#### 1. 缺失值处理
PEMS数据集中可能存在缺失值的情况。可以采用以下几种方式来解决这一问题:
- **删除含有缺失值的行**:如果缺失值比例较低,则可以直接移除这些样本[^1]。
- **插补法**:利用均值、中位数或者前后时间戳的数据填充缺失值。例如,基于时间序列特性,可以选择线性插值或移动平均法填补空白。
```python
import pandas as pd
# 假设df为加载后的DataFrame对象
df['Speed'].fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用向前填充
df['Speed'].interpolate(method='linear', limit_direction='both', inplace=True) # 线性插值
```
#### 2. 异常值检测与修正
异常值可能由设备故障或其他原因引起,需通过统计学手段识别并调整。
- 可设定阈值范围外的所有观测视为异常;比如超出正常车速区间(0km/h至限速上限之间)的部分应被标记出来进一步审查。
- 应用箱形图分析找出离群点,并决定是否替换它们为合理数值或是简单剔除。
```python
Q1 = df['Speed'].quantile(0.25)
Q3 = df['Speed'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = (df['Speed'] < lower_bound) | (df['Speed'] > upper_bound)
# 替换异常值为上下界内的最近邻值
df.loc[outliers, 'Speed'] = np.nan
df['Speed'].fillna(method='bfill', inplace=True)
```
#### 3. 时间戳一致性校验
由于每一列代表特定的时间戳[Timestamp],因此要确认日期格式统一以及无重复项存在。任何不连贯之处都可能导致后续计算错误。
```python
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
df.sort_values(by=['Timestamp'], ascending=True, inplace=True)
df.drop_duplicates(subset=['Timestamp'], keep='first', inplace=True)
```
#### 4. 特征工程
依据业务需求创建新的特征变量有助于提升模型表现力。例如,可以从原始timestamp提取小时、星期几等周期属性作为额外输入维度考虑进去。
```python
df['HourOfDay'] = df['Timestamp'].dt.hour
df['DayOfWeek'] = df['Timestamp'].dt.dayofweek
```
以上即是对PEMS数据集执行基本清洁工作的几个方面概述。具体实施还需视项目目标而定。
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