source: http://datawhale.club/t/topic/579
【任务四】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：
| Train_half | Train_float | Train_double | Inference_half | Inference_float | Inference_double | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| model_1 | 0.954 | 0.901 | 0.357 | 0.281 | 0.978 | 1.130 |
| model_2 | 0.360 | 0.794 | 0.011 | 1.083 | 1.137 | 0.394 |
| … | … | … | … | … | … | … |
【数据下载】链接：https://pan.baidu.com/s/1CjfdtavEywHtZeWSmCGv3A 20 提取码：4mui
df = pd.read_table('../data/exercise/benchmark.txt')
#删去前面和后面一部分没有用的数据，保留有格式的数据
df2 = df.drop(labels=range(9), axis=0).drop(labels=[393,394])
#增加一列tmp_index=(index+1)//2,方便后面把两行放到一行里
df2['tmp_index'] = (df2.index + 1)//2
#合并前后两行数据
df2 = df2.groupby('tmp_index')['start'].apply(lambda x: ' '.join(x)).to_frame()
#正则表达式
pat = 'Benchmarking (?P\w+) (?P\w+) precision type (?P\w+) \w+ model average (inference|train) time : (?P 结果：
image-20210112204909452.png
【任务五】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；df 3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）：
站点 压力
2018-01-01 00:00:00 1 1.0
2018-01-01 00:00:00 2 1.0
... ... ...
2018-01-01 00:00:00 30 1.0
2018-01-01 01:00:00 1 1.0
2018-01-01 01:00:00 2 1.0
... ... ...
2019-12-31 23:00:00 30 1.0
【数据下载】链接：https://pan.baidu.com/s/1Tqad4b7zN1HBbc-4t4xc6w 17 提取码：ijbd
#1.构造df
df1 = pd.read_csv('../data/exercise/yali18.csv')
df2 = pd.read_csv('../data/exercise/yali19.csv')
df3 = pd.read_csv('../data/exercise/qx1819.csv')
#合并表格
df4 = df1.append(df2)
#转换宽表为长表
df4 = df4.melt(id_vars=['Time', 'MeasName'],
value_vars=df4.columns[2:],
var_name='time2',
value_name='压力')
#替换时间
df4.time2 = df4.time2.replace(dict(zip(df4.time2.unique(), list(map(lambda x: str(x).rjust(2,'0')+":00:00", range(24))))))
#改时间格式
df4['Date'] = pd.to_datetime(df4.Time + ' ' + df4.time2)
#替换站点编号
df4.MeasName = pd.to_numeric(df4.MeasName.str[2:])
#设置时间索引，并按站点排序
df4 = df4.drop(labels=['Time', 'time2'], axis=1).sort_values(['Date','MeasName']).set_index('Date').rename(columns={'MeasName':'站点'}).rename_axis(index={'Date':''})
df4
结果：
image-20210112222324528.png
- 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
- 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、是否有雨、是否有雪、是否为晴天
- 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）
- 限制只用4列，对风向进行
0-1编码（只考虑风向，不考虑大小）
#2.1当天最高温、最低温和它们的温差
#重新index，增加日期列，并改格式为string（datetime类型似乎不能直接合并）
df4 = df4.rename_axis(index={'':'Date'}).reset_index()
df4['日期'] = df4.Date.dt.date.astype(str)
#增加最高温,最低温,温差，通过日期合并
s1= df3.气温.str.replace('C|℃','').str.split('～',expand=True).rename(columns={0:'最高温',1:'最低温'})
s1['温差'] = pd.to_numeric(s1.最高温)-pd.to_numeric(s1.最低温)
s1['日期'] = df3.日期.astype(str)
df5 = df4.merge(s1, on='日期',how='left')
df5
image-20210113231004167.png
#2.2当天是否有沙暴、是否有雾、是否有雨、是否有雪、是否为晴天
#构造dataframe，合并到df5
df6 = pd.DataFrame(data={'是否有沙暴': df3.天气.str.contains('沙'),
'是否有雾': df3.天气.str.contains('雾'),
'是否有雨': df3.天气.str.contains('雨'),
'是否有雪':df3.天气.str.contains('雪'),
'是否为晴天': df3.天气.str.contains('晴'),
'日期': df3.日期.astype(str)})
df5 = df5.merge(df6, on='日期',how='left')
df5.head()
image-20210113152417648.png
#2.3统计降雪量降雨量的大小
s = pd.Series(df3.天气)
def updateRainLevel(x):
if '阵雨' in x:
return 1
if '小雨' in x:
return 2
if '雷震雨' in x:
return 3
if '中雨' in x:
return 4
if '大雨' in x:
return 5
if '雨夹雪' in x:
return 6
if '暴雨' in x:
return 7
if '雨' in x:
return 3
return -1
def updateSnowLevel(x):
if '雨夹雪' in x:
return 1
if '小雪' in x:
return 2
if '中雪' in x:
return 3
if '大雪' in x:
return 4
return -1
df6 = pd.DataFrame(data = {'降雨量': map(lambda x:updateRainLevel(x), s), '日期': df3.日期.astype(str)})
df5 = df5.merge(df6, on='日期',how='left')
df6 = pd.DataFrame(data = {'降雪量': map(lambda x:updateSnowLevel(x), s), '日期': df3.日期.astype(str)})
df5 = df5.merge(df6, on='日期',how='left')
df5
image-20210113173714708.png
#2.4限制只用4列，对风向进行`0-1`编码（只考虑风向，不考虑大小）
#群里大佬提供的思路，注意正则表达式的 | 放在括号的最后时(a|)可以代表这个括号可以取空，但放在括号的开头(|a)则不行
s = df3['风向'].str.extract('(?P<风向1>[东南西北]*[东南西北]+风).(?P<风向2>[东南西北]*[东南西北]+风|)')
s['日期'] = df3.日期.astype(str)
temp = dict(zip(['东风','南风','西风','北风','东北风','西北风','东南风','西南风',''], ['000','001','010','011','100','101','110','111',np.nan]))
#转换编码
s['风向1'] = list(map(lambda x:temp[x], s['风向1']))
s['风向2'] = list(map(lambda x:temp[x], s['风向2']))
df5 = df5.merge(s, on='日期',how='left').set_index('Date').drop(labels='日期', axis=1)
df5
image-20210113231253117.png
- 对
df的水压一列构造如下时序特征：
- 当前时刻该站点水压与本月的相同整点时间该站点水压均值的差，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
df6 = df5.reset_index()
df6.groupby(['站点',df6.Date.dt.year,df6.Date.dt.month, df6.Date.dt.time])['压力'].apply(lambda x:x-np.average(x))
image.png
- 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
df7 = df6.groupby(['站点',pd.Series(data=df6.Date.dt.weekofyear,name='week'),pd.Series(data=df6.Date.dt.year,name='year'), np.where(df6.Date.dt.dayofweek<=4,'工作日', '周末')])['压力'].agg('mean').to_frame().unstack().droplevel(0,axis=1)
s = pd.Series(data=df7['周末']-df7['工作日'],name='差值')
s
image.png
- 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 - 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 - 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