电费敏感数据挖掘一: 数据处理与特征工程
目录:一. 数据筛选1.1 读取数据1.2 加入label值1.3 留下一条工单记录的数据1.4 加载通话数据二. 离散值处理2.1 对离散型数值进行编码2.2 数据编码长度所占比例2.3 时间数据处理2.4 用电方式2.5 城市编码2.6 收费信息表数据三. 构建统计特征存下特征
一. 数据筛选
1.1 读取数据
import numpy as np
import pandas as pd
import csv
data_path = r'..\电费敏感预测\rawdata'
# 工单信息
file_jobinfo_train = '01_arc_s_95598_wkst_train.tsv
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