数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。Python内置的None值也会被当作NA处理处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnullis(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna

人工智能-机器学习-机器人壁面自动清洗系统的工程研究.pdf

针对目前工业清洗问题，设计了一款基于STC单片机超声波清洗机系统。该系统采用STC15F2系列的单片机为控制核心，加以功率调节、半桥逆变、PWM发生与控制等模块电路，利用了调谐匹配和阻抗匹配，使压电换能器输出最大功率。本超声波清洗机具有功率、频率可调、定时清洗的功能，以及清洗效率高、成本低、运行稳定的特点，达到节能环保的目的，应用前景广阔。

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数据集记录了示范光伏电站10个方阵各3台逆变器1个月的5min间隔有功功率运行数据，主要给出时间戳信息、逆变器所属区块和方阵信息等。可利用10个方阵的各3台光伏逆变器功率数据结合机器学习无监督算法技术，建立鲁棒的光伏功率异常数据检测模型，用于识别并剔除潜在的异常数据。 termNum: 期数 distNum: 区块号 blockNum: 方阵号 Time: 测点时间 powerNum: 逆变器编号 Power: 有功功率值

【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？ 不一定！ 你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题： 如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程，数据分析=白忙一场！ 【站内首门！特征工程全解课程】 过去，数字化是企业优化的要点； 而今，数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。 不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中，数据清

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