【Datawhale AI 夏令营】电力需求预测 Task01

【Datawhale AI 夏令营】电力需求预测 Task01

Target

给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息，预测房屋对应电力的消耗。也就是一个时序预测问题

数据集由字段id（房屋id）、 dt（日标识）、type（房屋类型）、target（实际电力消耗）组成。

Baseline

Baseline代码十分简单，

import pandas as pd # *导入 pandas 库，用于数据处理和分析*import numpy as np *# 导入 numpy 库，用于科学计算和多维数组操作*

train = pd.read_csv('./data/data283931/train.csv')

test = pd.read_csv('./data/data283931/test.csv')

target_mean = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target'].mean().reset_index() 

test = test.merge(target_mean, on=['id'], how='left')# *将target_mean作为测试集结果进行合并*

test[['id','dt','target']].to_csv('submit.csv', index=None)# *保存结果文件到本地*

所有的关键基本都集中在

target_mean = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target'].mean().reset_index()

我们将其拆开，进行debug

x0 = train[train['dt']<=20]
x1 = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])# 根据类别排序，得到了5832，就说明有5832个id
x2 = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target']# 每个group取出target列
x3 = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target'].mean()#求均值
target_mean = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target'].mean().reset_index()# 重置索引，将旧索引添加为列，并使用新的顺序索引

首先是从训练数据中取出dt小于等于20的得到x0

然后根据id进行分组得到x1,类型为DataFrameGroupBy,有5832组

再选中’target’列得到x2，类型为SeriesGroupBy，同样大小5832

对其求均值，得到x3，类型为Series，这样就得到了id和target的一个对应

此时id为行名，通过reset_index 重置索引，得到最终的target_mean

然后通过merge将两个DataFrame合并，指定根据id列进行合并，选择左合并，这样test中的行会被保留（但这样也有问题，如果有id只在test中，target_mean中没有，那么就会出现NAN值）

最终效果就是test中添加一列target，值由id到target_mean中去找，也就是test的target值是train中在dt<=20情况下，对应id的target的均值

test = test.merge(target_mean, on=['id'], how='left')

最后就是取’id’,‘dt’,'target’三列进行保存。

Tips

1. dataframe格式后面可接groupby(column_name)，这样可以得到column_name包含多少个类别。
2. pandas.DataFrame.reset_index 重置索引，将旧索引添加为列，并使用新的顺序索引，可以选择drop参数选择是否需要去掉旧索。
3. merge: 这是 pandas 中用于合并两个 DataFrame 的方法，其中on指定用作合并依据的列名，how指定合并方式。

Conclusion

我们发现test和x0中的样本个数一致，都是58320，后续goupby([‘id’])后，是5832也就说明有5832个id，去查看了下test文件中，确实是每个id依次dt从1到10，也就是每个id有10个样本，看了下训练集train中是每个id从11开始往上走，前面train[‘dt’]<=20也就是拿出训练集每个id的dt从11到20的数据，最后x0是58320也应证了训练集和测试集类别个数应该也是一致的，所以test和target_mean合并后不会出现NAN。这边属于碎碎念了，看到test和x0中的样本个数一致后产生的联想，实际好像没什么用。

这个Baseline就是给我们介绍了下数据处理方式（如何读取，处理以及保存），等待后续学习内容。