Data Whale第20期组队学习 Pandas学习—第二次综合练习

• 一、显卡日志
• 二、水压站点的特征工程
• 参考文献

一、显卡日志

下面给出了3090显卡的性能测评日志结果，每一条日志有如下结构：

Benchmarking #2# #4# precision type #1#
#1# model average #2# time : #3# ms

其中#1#代表的是模型名称，#2#的值为train(ing)或inference，表示训练状态或推断状态，#3#表示耗时，#4#表示精度，其中包含了float, half, double三种类型，下面是一个具体的例子：

Benchmarking Inference float precision type resnet50 resnet50 model
average inference time : 13.426570892333984 ms

请把日志结果进行整理，变换成如下状态，model_i用相应模型名称填充，按照字母顺序排序，数值保留三位小数：

【数据下载】链接：https://pan.baidu.com/s/1CjfdtavEywHtZeWSmCGv3A 3 提取码：4mui

解题思路：

二、水压站点的特征工程

df1和df2中分别给出了18年和19年各个站点的数据，其中列中的H0至H23分别代表当天0点至23点；df3中记录了18-19年的每日该地区的天气情况，请完成如下的任务：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_csv('yali18.csv')
df2 = pd.read_csv('yali19.csv')
df3 = pd.read_csv('qx1819.csv')

通过df1和df2构造df，把时间设为索引，第一列为站点编号，第二列为对应时刻的压力大小，排列方式如下（压力数值请用正确的值替换）：

在上一问构造的df基础上，构造下面的特征序列或DataFrame，并把它们逐个拼接到df的右侧

1） 当天最高温、最低温和它们的温差 当天是否有沙暴、是否有雾、是
2）有雨、是否有雪、是否为晴天
3） 选择一种合适的方法度量雨量/下雪量的大小（构造两个序列分别表示二者大小）
4）限制只用4列，对风向进行0-1编码

对df的水压一列构造如下时序特征：

1）当前时刻该站点水压与本月的相同整点时间水压均值的差，例如当前时刻为2018-05-20 17:00:00，那么对应需要减去的值为当前月所有17:00:00时间点水压值的均值
2）当前时刻所在周的周末该站点水压均值与工作日水压均值之差
3）当前时刻向前7日内，该站点水压的均值、标准差、0.95分位数、下雨天数与下雪天数的总和
4）当前时刻向前7日内，该站点同一整点时间水压的均值、标准差、0.95分位数
5）当前时刻所在日的该站点水压最高值与最低值出现时刻的时间差

【数据下载】链接：https://pan.baidu.com/s/1Tqad4b7zN1HBbc-4t4xc6w 1 提取码：ijbd

解题思路：

参考文献

【1】：http://datawhale.club/t/topic/579

标签：00,01,20,时刻,站点,水压,Whale,csv,Data
来源： https://blog.csdn.net/chutu2018/article/details/112438079