电力系统建模与分析软件：Python二次开发_5. 电力系统数据分析.docx
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5.电力系统数据分析
5.1数据预处理
在电力系统数据分析中，数据预处理是一个至关重要的步骤。这一步骤的目的是确保输入数据的质量，以便后续的分析和建模能够准确、可靠。数据预处理通常包括以下几项任务：
数据清洗：删除或修正不完整、错误或不一致的数据。
数据归一化：将数据转换为统一的尺度，以便在不同特征之间进行比较。
数据填补：处理缺失值，确保数据的完整性。
数据转换：将数据转换为适合特定分析模型的格式。
5.1.1数据清洗
数据清洗是数据预处理的第一步，旨在识别和修正数据中的错误和不一致。常见的数据清洗任务包括删除重复记录、修正格式错误、处理异常值等
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