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"开始时间": pd.to_datetime(item['notBefore'], errors="coerce"), 当开始时间是字符串“2015-01-07”能正确转为时间格式吗

时间: 2025-06-10 07:06:34 浏览: 14
<think>嗯，用户问的是当开始时间是字符串“2015-01-07”时，使用pd.to_datetime转换能否正确转为时间格式。首先，我需要确认pd.to_datetime的处理能力。 根据经验，pandas的pd.to_datetime函数通常能自动解析常见的日期字符串格式。像“2015-01-07”这种符合ISO 8601标准的日期格式，应该没问题。但用户可能遇到转换后Excel显示不正确的问题，所以需要检查转换后的数据类型是否正确。 接下来，应该验证转换后的结果是否真的是datetime类型。可能用户虽然转换了，但导出到Excel时格式没设置正确，导致显示为字符串。这时候需要检查代码中的Excel导出部分，是否指定了正确的日期格式，比如使用xlsxwriter并设置列格式。 另外，用户之前的问题是关于导出到Excel时间格式的问题，所以这次的疑问可能也是关联的。需要确认转换后的数据在DataFrame中的类型是否正确，以及导出时是否有正确应用格式。可能存在的陷阱包括空值导致类型转换失败，或者Excel默认格式没有应用。 最后，应该提醒用户检查转换后的数据类型，并确保导出设置正确。如果有错误，可能需要处理异常或指定格式字符串。</think>$\textcolor{green}{可以正确转换}$，`pd.to_datetime` 对 "2015-01-07" 这类标准格式字符串的转换完全支持。以下是技术细节说明： $\boxed{\text{转换逻辑}}$： ```python 输入 → "2015-01-07"（字符串） 转换 → pd.Timestamp('2015-01-07 00:00:00') 存储 → datetime64[ns] 类型 ``` $\textcolor{blue}{验证演示}$： ```python import pandas as pd # 原始数据模拟 item = {"notBefore": "2015-01-07"} # 执行转换 ts = pd.to_datetime(item['notBefore'], errors="coerce") print(type(ts)) # 输出：<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'> print(ts) # 输出：2015-01-07 00:00:00 ``` $\textcolor{orange}{特殊情况处理}$： | 输入格式 | 转换结果 | 异常处理 | |--------------------|-------------------|----------| | "2015/01/07" | 成功 → Timestamp | 自动识别 | | "07-Jan-2015" | 成功 → Timestamp | 自动识别 | | "20150107" | 成功 → Timestamp | 需指定格式`format="%Y%m%d"` | | "January 7, 2015" | 成功 → Timestamp | 依赖系统本地化设置 | $\textcolor{red}{注意事项}$： 1. 使用`errors="coerce"`时，非法日期会返回`NaT`（Not a Time），例如： ```python pd.to_datetime("2015-02-30", errors="coerce") # 返回 NaT ``` 2. 建议优先使用ISO 8601格式（YYYY-MM-DD） 3. 含时间戳的字符串需统一处理： ```python pd.to_datetime("2015-01-07T14:30:00") # 带时间部分的标准转换 ``` $\textcolor{purple}{底层原理}$： ```mermaid graph LR A[字符串输入] --> B{格式检测} B -->|标准格式| C[快速解析] B -->|非标准格式| D[尝试多种解析器] D --> E[dateutil.parser.parse] E --> F[返回Timestamp或NaT] ``` $\boxed{\text{最佳实践}}$： ```python # 显式指定格式可提升性能（快约7倍） pd.to_datetime(item['notBefore'], format="%Y-%m-%d", errors="coerce") ``` $\textcolor{blue}{数据验证建议}$： ```python # 检查转换结果分布 print(df["开始时间"].dt.year.value_counts()) # 检测异常值 na_count = df["开始时间"].isna().sum() print(f"无效日期数量：{na_count}") ```
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import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, messagebox, scrolledtext import pandas as pd import numpy as np import os import re class ExcelProcessor: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("Excel数据处理器") self.root.geometry("900x600") self.df = None self.create_widgets() def create_widgets(self): # 顶部控制区域 control_frame = ttk.Frame(self.root, padding=10) control_frame.pack(fill=tk.X) # 文件选择按钮 ttk.Button(control_frame, text="选择Excel文件", command=self.load_excel).grid(row=0, column=0, padx=5) # 处理方式选择 self.process_var = tk.StringVar(value="点击选择") ttk.Label(control_frame, text="处理方式:").grid(row=0, column=1, padx=5) process_combo = ttk.Combobox(control_frame, textvariable=self.process_var, width=15) process_combo['values'] = ( '统计', '预处理','数据排序', '数据切分','保存结果') process_combo.grid(row=0, column=2, padx=5) # 执行按钮 ttk.Button(control_frame, text="执行", command=self.process_data).grid(row=0, column=3, padx=5) # 数据展示区域 self.notebook = ttk.Notebook(self.root) self.notebook.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # 预览标签页 self.preview_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.preview_frame, text="数据展示") # 统计标签页 self.stats_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.stats_frame, text="统计信息") # 状态栏 self.status_var = tk.StringVar(value="就绪") ttk.Label(self.root, textvariable=self.status_var, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W).pack(fill=tk.X, side=tk.BOTTOM) def load_excel(self): """加载Excel文件""" file_path = filedialog.askopenfilename( title="选择Excel文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx *.xls"), ("所有文件", "*.*")] ) if not file_path: return try: self.status_var.set(f"正在加载: {os.path.basename(file_path)}...") self.root.update() # 更新界面显示状态 # 读取Excel文件 self.df = pd.read_excel(file_path) # 显示预览数据 self.show_preview() self.status_var.set( f"已加载: {os.path.basename(file_path)} | 行数: {len(self.df)} | 列数: {len(self.df.columns)}") except Exception as e: messagebox.showerror("加载错误", f"无法读取Excel文件:\n{str(e)}") self.status_var.set("加载失败") def preprocess_data(self): """数据预处理对话框 - 整合全部预处理功能""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return preprocess_window = tk.Toplevel(self.root) preprocess_window.title("数据预处理") preprocess_window.geometry("650x800") main_frame = ttk.Frame(preprocess_window) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # ================ 新增：功能启用复选框 ================ enable_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="启用功能", padding=10) enable_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 创建启用变量 self.enable_missing = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_outlier = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_datetime = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_lag = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行缺失值处理", variable=self.enable_missing).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行异常值处理", variable=self.enable_outlier).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行时间列转换", variable=self.enable_datetime).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="添加滞后特征", variable=self.enable_lag).pack(anchor=tk.W) # ================================================= # 1. 缺失值处理部分 missing_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="缺失值处理", padding=10) missing_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 缺失值统计显示 missing_stats = self.df.isnull().sum() missing_text = scrolledtext.ScrolledText(missing_frame, height=4) missing_text.pack(fill=tk.X) for col, count in missing_stats.items(): if count > 0: missing_text.insert(tk.END, f"{col}: {count}个缺失值\n") missing_text.config(state=tk.DISABLED) # 缺失值处理方法选择 ttk.Label(missing_frame, text="处理方法:").pack(anchor=tk.W) missing_method_var = tk.StringVar(value="fill") missing_method_frame = ttk.Frame(missing_frame) missing_method_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="删除缺失行", variable=missing_method_var, value="drop").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="固定值填充", variable=missing_method_var, value="fill").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="插值法", variable=missing_method_var, value="interpolate").pack( side=tk.LEFT) # 填充选项 fill_options_frame = ttk.Frame(missing_frame) fill_options_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(fill_options_frame, text="填充值:").pack(side=tk.LEFT) fill_value_entry = ttk.Entry(fill_options_frame, width=10) fill_value_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_value_entry.insert(0, "0") ttk.Label(fill_options_frame, text="或选择:").pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_type_var = tk.StringVar(value="fixed") ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="前值填充", variable=fill_type_var, value="ffill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="后值填充", variable=fill_type_var, value="bfill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="均值填充", variable=fill_type_var, value="mean").pack(side=tk.LEFT) # 2. 异常值处理部分 outlier_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="异常值处理", padding=10) outlier_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 异常值检测方法 ttk.Label(outlier_frame, text="检测方法:").pack(anchor=tk.W) outlier_method_var = tk.StringVar(value="3sigma") outlier_method_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_method_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="3σ原则", variable=outlier_method_var, value="3sigma").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="IQR方法", variable=outlier_method_var, value="iqr").pack( side=tk.LEFT) # 异常值处理方式 ttk.Label(outlier_frame, text="处理方式:").pack(anchor=tk.W) outlier_action_var = tk.StringVar(value="remove") outlier_action_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_action_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="删除", variable=outlier_action_var, value="remove").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用中位数替换", variable=outlier_action_var, value="median").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用前后均值替换", variable=outlier_action_var, value="neighbor").pack(side=tk.LEFT) # 3. 数据类型转换部分 type_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="数据类型转换", padding=10) type_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 时间列转换 ttk.Label(type_frame, text="时间列转换:").pack(anchor=tk.W) time_col_var = tk.StringVar() time_col_combo = ttk.Combobox(type_frame, textvariable=time_col_var, width=20) time_col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) time_col_combo.pack(anchor=tk.W, pady=5) # === 新增：时间单位选择 === time_units_frame = ttk.Frame(type_frame) time_units_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(time_units_frame, text="提取时间单位:").pack(side=tk.LEFT) # 创建时间单位变量 self.extract_year = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_month = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_day = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_hour = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_minute = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_second = tk.BooleanVar(value=False) # 添加复选框 ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="年", variable=self.extract_year).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="月", variable=self.extract_month).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="日", variable=self.extract_day).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="时", variable=self.extract_hour).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="分", variable=self.extract_minute).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="秒", variable=self.extract_second).pack(side=tk.LEFT, padx=5) # === 修改时间转换逻辑 === if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: # 统一处理不同日期格式 self.df[time_col] = self.df[time_col].apply( lambda x: pd.to_datetime(x, errors='coerce', format='mixed') ) # 强制显示完整时间格式 pd.set_option('display.datetime_format', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 根据用户选择提取时间单位 if self.extract_year.get(): self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year if self.extract_month.get(): self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month if self.extract_day.get(): self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day if self.extract_hour.get(): self.df['hour'] = self.df[time_col].dt.hour if self.extract_minute.get(): self.df['minute'] = self.df[time_col].dt.minute if self.extract_second.get(): self.df['second'] = self.df[time_col].dt.second # 新增：确保时间部分显示 self.df['full_datetime'] = self.df[time_col].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 时间周期特征 if self.extract_hour.get() or self.extract_minute.get(): self.df['time_of_day'] = self.df[time_col].dt.hour + self.df[time_col].dt.minute / 60.0 if self.extract_second.get(): self.df['time_of_day'] += self.df[time_col].dt.second / 3600.0 except Exception as e: messagebox.showerror("时间转换错误", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 特征工程部分 feature_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="特征工程", padding=10) feature_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 添加滞后特征 ttk.Label(feature_frame, text="滞后特征:").pack(anchor=tk.W) lag_frame = ttk.Frame(feature_frame) lag_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Label(lag_frame, text="选择列:").pack(side=tk.LEFT) lag_col_var = tk.StringVar() lag_col_combo = ttk.Combobox(lag_frame, textvariable=lag_col_var, width=15) lag_col_combo['values'] = tuple(self.df.select_dtypes(include=['number']).columns) lag_col_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Label(lag_frame, text="滞后步数:").pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry = ttk.Entry(lag_frame, width=5) lag_steps_entry.pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry.insert(0, "1") # 执行预处理按钮 def apply_preprocessing(): try: original_shape = self.df.shape # 1. 处理缺失值 (如果启用) if self.enable_missing.get(): missing_method = missing_method_var.get() if missing_method == "drop": self.df = self.df.dropna() elif missing_method == "fill": fill_type = fill_type_var.get() if fill_type == "fixed": fill_value = fill_value_entry.get() self.df = self.df.fillna( float(fill_value) if self.df.select_dtypes(include=['number']).shape[ 1] > 0 else fill_value) elif fill_type == "ffill": self.df = self.df.ffill() elif fill_type == "bfill": self.df = self.df.bfill() elif fill_type == "mean": self.df = self.df.fillna(self.df.mean()) elif missing_method == "interpolate": self.df = self.df.interpolate() # 2. 处理异常值 (如果启用) if self.enable_outlier.get(): outlier_method = outlier_method_var.get() outlier_action = outlier_action_var.get() numeric_cols = self.df.select_dtypes(include=['number']).columns for col in numeric_cols: if outlier_method == "3sigma": mean, std = self.df[col].mean(), self.df[col].std() lower, upper = mean - 3 * std, mean + 3 * std else: # iqr q1, q3 = self.df[col].quantile(0.25), self.df[col].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower, upper = q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr if outlier_action == "remove": self.df = self.df[(self.df[col] >= lower) & (self.df[col] <= upper)] elif outlier_action == "median": self.df.loc[(self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper), col] = self.df[col].median() elif outlier_action == "neighbor": mask = (self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper) self.df.loc[mask, col] = self.df[col].rolling(2, min_periods=1).mean()[mask] # 3. 时间列转换 (如果启用) if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: self.df[time_col] = pd.to_datetime(self.df[time_col]) self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day except Exception as e: messagebox.showwarning("时间转换警告", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 添加滞后特征 (如果启用) if self.enable_lag.get(): lag_col = lag_col_var.get() if lag_col and lag_col in self.df.columns: try: lag_steps = int(lag_steps_entry.get()) self.df[f'{lag_col}_lag{lag_steps}'] = self.df[lag_col].shift(lag_steps) except Exception as e: messagebox.showwarning("滞后特征警告", f"创建滞后特征失败: {str(e)}") # ========================================================= # 更新显示 self.show_preview() preprocess_window.destroy() new_shape = self.df.shape self.status_var.set(f"预处理完成 | 原形状: {original_shape} | 新形状: {new_shape}") except Exception as e: messagebox.showerror("预处理错误", f"预处理过程中发生错误:\n{str(e)}") ttk.Button(main_frame, text="执行预处理", command=apply_preprocessing).pack(pady=10) def show_preview(self): """在表格中分页显示数据预览""" # 清除旧内容 for widget in self.preview_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 创建主容器 container = ttk.Frame(self.preview_frame) container.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建表格 columns = list(self.df.columns) self.tree = ttk.Treeview(container, columns=columns, show="headings") # 添加列标题 for col in columns: self.tree.heading(col, text=col) self.tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(container, orient=tk.VERTICAL, command=self.tree.yview) self.tree.configure(yscroll=scrollbar.set) # 布局表格和滚动条 self.tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) # 创建分页控制面板 pagination_frame = ttk.Frame(self.preview_frame) pagination_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 分页参数 self.current_page = 1 self.rows_per_page = 1000 # 每页显示的行数 self.total_pages = max(1, (len(self.df) + self.rows_per_page - 1) // self.rows_per_page) # 分页标签 self.page_label = ttk.Label(pagination_frame, text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_label.pack(side=tk.LEFT, padx=10) # 分页按钮 ttk.Button(pagination_frame, text="首页", command=lambda: self.change_page(1)).pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="上一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page - 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="下一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page + 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="末页", command=lambda: self.change_page(self.total_pages)).pack(side=tk.LEFT) # 跳转输入框 ttk.Label(pagination_frame, text="跳转到:").pack(side=tk.LEFT, padx=(10, 0)) self.page_entry = ttk.Entry(pagination_frame, width=5) self.page_entry.pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="跳转", command=self.jump_to_page).pack(side=tk.LEFT, padx=(5, 10)) # 显示第一页数据 self.load_page_data() def load_page_data(self): """加载当前页的数据""" # 清空现有数据 for item in self.tree.get_children(): self.tree.delete(item) # 计算起始和结束索引 start_idx = (self.current_page - 1) * self.rows_per_page end_idx = start_idx + self.rows_per_page # 添加当前页的数据行 for i, row in self.df.iloc[start_idx:end_idx].iterrows(): self.tree.insert("", tk.END, values=list(row)) # 更新分页标签 self.page_label.config(text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_entry.delete(0, tk.END) self.page_entry.insert(0, str(self.current_page)) def change_page(self, new_page): """切换页面""" # 确保新页码在有效范围内 new_page = max(1, min(new_page, self.total_pages)) if new_page != self.current_page: self.current_page = new_page self.load_page_data() def jump_to_page(self): """跳转到指定页码""" try: page_num = int(self.page_entry.get()) self.change_page(page_num) except ValueError: messagebox.showerror("错误", "请输入有效的页码数字") def process_data(self): """根据选择的处理方式处理数据""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return process_type = self.process_var.get() if process_type == "统计": self.show_statistics() self.notebook.select(1) elif process_type == "数据排序": self.sort_data() elif process_type == "保存结果": self.save_data() elif process_type == "预处理": self.preprocess_data() elif process_type == "数据切分": self.divide_data() def show_statistics(self): """显示数据统计信息""" # 清除旧内容 for widget in self.stats_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 计算统计信息 stats = self.df.describe(include='all').fillna('-') # 创建表格显示统计信息 columns = ['统计项'] + list(stats.columns) tree = ttk.Treeview(self.stats_frame, columns=columns, show="headings") # 添加列标题 for col in columns: tree.heading(col, text=col) tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加数据行 for index, row in stats.iterrows(): tree.insert("", tk.END, values=[index] + list(row)) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(self.stats_frame, orient=tk.VERTICAL, command=tree.yview) tree.configure(yscroll=scrollbar.set) # 布局 tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) # 添加数据类型信息 type_frame = ttk.LabelFrame(self.stats_frame, text="数据类型") type_frame.pack(fill=tk.X, padx=5, pady=5) type_text = scrolledtext.ScrolledText(type_frame, height=5) type_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5) dtypes = self.df.dtypes.apply(lambda x: x.name).to_dict() type_info = "\n".join([f"{col}: {dtype}" for col, dtype in dtypes.items()]) type_text.insert(tk.END, type_info) type_text.config(state=tk.DISABLED) def sort_data(self): """数据排序对话框""" sort_window = tk.Toplevel(self.root) sort_window.title("数据排序") sort_window.geometry("400x300") ttk.Label(sort_window, text="选择排序列:").pack(pady=10) # 列选择 col_var = tk.StringVar() col_combo = ttk.Combobox(sort_window, textvariable=col_var, width=20) col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) col_combo.pack(pady=5) # 排序方式 ttk.Label(sort_window, text="排序方式:").pack(pady=10) order_var = tk.StringVar(value="ascending") ttk.Radiobutton(sort_window, text="升序", variable=order_var, value="ascending").pack() ttk.Radiobutton(sort_window, text="降序", variable=order_var, value="descending").pack() def apply_sort(): if not col_var.get(): messagebox.showwarning("警告", "请选择排序列") return try: ascending = (order_var.get() == "ascending") self.df = self.df.sort_values(by=col_var.get(), ascending=ascending) self.show_preview() sort_window.destroy() self.status_var.set(f"数据已按 {col_var.get()} {'升序' if ascending else '降序'} 排序") except Exception as e: messagebox.showerror("排序错误", f"排序失败:\n{str(e)}") ttk.Button(sort_window, text="应用排序", command=apply_sort).pack(pady=20) def save_data(self): """保存处理结果""" if self.df is None or self.df.empty: messagebox.showwarning("警告", "没有可保存的数据") return save_path = filedialog.asksaveasfilename( defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx"), ("CSV文件", "*.csv")] ) if not save_path: return try: if save_path.endswith('.xlsx'): self.df.to_excel(save_path, index=False) else: self.df.to_csv(save_path, index=False) self.status_var.set(f"文件已保存至: {os.path.basename(save_path)}") messagebox.showinfo("保存成功", f"文件已成功保存至:\n{save_path}") except Exception as e: messagebox.showerror("保存错误", f"保存文件失败:\n{str(e)}") # 创建并运行程序 if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = ExcelProcessor(root) root.mainloop() 请你用相同的风格也一个excel处理器类的一个方法：可以对数据进行筛选

由于时间关系，我们只处理两种类型：数值型（int, float）和字符串型（object）。其他类型暂时按字符串处理。 我们将为每行条件创建一个字典，存储： - 列名（从下拉框选择） - 运算符（从下拉框选择） - 值...

# 3. 数据类型转换部分 type_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="数据类型转换", padding=10) type_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 时间列转换 ttk.Label(type_frame, text="时间列转换:").pack(anchor=tk.W) time_col_var = tk.StringVar() time_col_combo = ttk.Combobox(type_frame, textvariable=time_col_var, width=20) time_col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) time_col_combo.pack(anchor=tk.W, pady=5) # === 新增：时间单位选择 === time_units_frame = ttk.Frame(type_frame) time_units_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(time_units_frame, text="提取时间单位:").pack(side=tk.LEFT) # 创建时间单位变量 self.extract_year = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_month = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_day = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_hour = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_minute = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_second = tk.BooleanVar(value=False) # 添加复选框 ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="年", variable=self.extract_year).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="月", variable=self.extract_month).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="日", variable=self.extract_day).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="时", variable=self.extract_hour).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="分", variable=self.extract_minute).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="秒", variable=self.extract_second).pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 在时间转换部分修改为以下代码 if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: def parse_time_with_24h(time_str): """支持24点时间格式的解析函数""" if pd.isna(time_str): return pd.NaT # 处理各种24点表示方式（包括"0024:00"） if isinstance(time_str, str): # 正则匹配24点时间（兼容前面有空格或0的情况） if re.search(r'(\s|0*)24:00', str(time_str)): # 替换为00:00并增加1天 normalized = re.sub(r'(\s|0*)24:00', r'\g<1>00:00', str(time_str)) dt = pd.to_datetime(normalized, errors='coerce') return dt + pd.Timedelta(days=1) if not pd.isna(dt) else pd.NaT # 默认解析 return pd.to_datetime(time_str, errors='coerce') # 应用转换 self.df[time_col] = self.df[time_col].apply(parse_time_with_24h) # 检查是否有转换失败的行 if self.df[time_col].isna().any(): failed_count = self.df[time_col].isna().sum() messagebox.showwarning("部分转换失败", f"{failed_count}行时间数据转换失败，请检查原始数据格式") # 只有在时间列转换成功后才提取单位 if not self.df[time_col].isna().all(): if self.extract_year.get(): self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year if self.extract_month.get(): self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month if self.extract_day.get(): self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day if self.extract_hour.get(): # 此时24点已被转为0点，直接提取hour即可 self.df['hour'] = self.df[time_col].dt.hour # ...其他单位同理 if self.extract_minute.get(): self.df['minute'] = self.df[time_col].dt.minute if self.extract_second.get(): self.df['second'] = self.df[time_col].dt.second # 时间周期特征 if self.extract_hour.get() or self.extract_minute.get(): self.df['time_of_day'] = self.df[time_col].dt.hour + self.df[time_col].dt.minute / 60.0 # 新增日期标记 self.df['date'] = self.df[time_col].dt.date except Exception as e: messagebox.showerror("时间转换错误", f"时间列转换失败: {str(e)}") 这段代码我希望能处理0024：00：00这种时间，怎么改

然而，更安全的方法是：先尝试用正则匹配整个时间字符串，如果整个字符串是一个时间字符串（即只包含时间），那么我们就用上述方法。但用户可能提供的是日期时间字符串。 因此，我们修改为：在替换时，只替换整个...

import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, messagebox, scrolledtext import pandas as pd import numpy as np import os import re class ExcelProcessor: def init(self, root): self.root = root self.root.title(“Excel数据预处理和切分”) self.root.geometry(“1000x600”) self.df = None self.create_widgets() def create_widgets(self): # 顶部控制区域 control_frame = ttk.Frame(self.root, padding=10) control_frame.pack(fill=tk.X) # 文件选择按钮 ttk.Button(control_frame, text="选择Excel文件", command=self.load_excel).grid(row=0, column=0, padx=5) # 处理方式选择 self.process_var = tk.StringVar(value="点击选择") ttk.Label(control_frame, text="处理方式:").grid(row=0, column=1, padx=5) process_combo = ttk.Combobox(control_frame, textvariable=self.process_var, width=15) process_combo['values'] = ( '预处理','数据排序','数据筛选','数据切分','保存结果') process_combo.grid(row=0, column=2, padx=5) # 执行按钮 ttk.Button(control_frame, text="执行", command=self.process_data).grid(row=0, column=3, padx=5) # 数据展示区域 self.notebook = ttk.Notebook(self.root) self.notebook.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # 预览标签页 self.preview_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.preview_frame, text="数据展示") # 状态栏 self.status_var = tk.StringVar(value="就绪") ttk.Label(self.root, textvariable=self.status_var, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W).pack(fill=tk.X, side=tk.BOTTOM) def load_excel(self): """加载Excel文件""" file_path = filedialog.askopenfilename( title="选择Excel文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx *.xls"), ("所有文件", "*.*")] ) if not file_path: return try: self.status_var.set(f"正在加载: {os.path.basename(file_path)}...") self.root.update() # 更新界面显示状态 # 读取Excel文件 self.df = pd.read_excel(file_path) # 显示预览数据 self.show_preview() self.status_var.set( f"已加载: {os.path.basename(file_path)} | 行数: {len(self.df)} | 列数: {len(self.df.columns)}") except Exception as e: messagebox.showerror("加载错误", f"无法读取Excel文件:\n{str(e)}") self.status_var.set("加载失败") def preprocess_data(self): """数据预处理对话框 - 整合全部预处理功能""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return preprocess_window = tk.Toplevel(self.root) preprocess_window.title("数据预处理") preprocess_window.geometry("650x800") main_frame = ttk.Frame(preprocess_window) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # ================ 新增：功能启用复选框 ================ enable_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="启用功能", padding=10) enable_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 创建启用变量 self.enable_missing = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_outlier = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_datetime = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_lag = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行缺失值处理", variable=self.enable_missing).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行异常值处理", variable=self.enable_outlier).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行时间列转换", variable=self.enable_datetime).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="添加滞后特征", variable=self.enable_lag).pack(anchor=tk.W) # ================================================= # 1. 缺失值处理部分 missing_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="缺失值处理", padding=10) missing_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 缺失值统计显示 missing_stats = self.df.isnull().sum() missing_text = scrolledtext.ScrolledText(missing_frame, height=4) missing_text.pack(fill=tk.X) for col, count in missing_stats.items(): if count > 0: missing_text.insert(tk.END, f"{col}: {count}个缺失值\n") missing_text.config(state=tk.DISABLED) # 缺失值处理方法选择 ttk.Label(missing_frame, text="处理方法:").pack(anchor=tk.W) missing_method_var = tk.StringVar(value="fill") missing_method_frame = ttk.Frame(missing_frame) missing_method_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="删除缺失行", variable=missing_method_var, value="drop").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="固定值填充", variable=missing_method_var, value="fill").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="插值法", variable=missing_method_var, value="interpolate").pack( side=tk.LEFT) # 填充选项 fill_options_frame = ttk.Frame(missing_frame) fill_options_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(fill_options_frame, text="填充值:").pack(side=tk.LEFT) fill_value_entry = ttk.Entry(fill_options_frame, width=10) fill_value_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_value_entry.insert(0, "0") ttk.Label(fill_options_frame, text="或选择:").pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_type_var = tk.StringVar(value="fixed") ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="前值填充", variable=fill_type_var, value="ffill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="后值填充", variable=fill_type_var, value="bfill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="均值填充", variable=fill_type_var, value="mean").pack(side=tk.LEFT) # 2. 异常值处理部分 outlier_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="异常值处理", padding=10) outlier_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 异常值检测方法 ttk.Label(outlier_frame, text="检测方法:").pack(anchor=tk.W) outlier_method_var = tk.StringVar(value="3sigma") outlier_method_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_method_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="3σ原则", variable=outlier_method_var, value="3sigma").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="IQR方法", variable=outlier_method_var, value="iqr").pack( side=tk.LEFT) # 异常值处理方式 ttk.Label(outlier_frame, text="处理方式:").pack(anchor=tk.W) outlier_action_var = tk.StringVar(value="remove") outlier_action_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_action_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="删除", variable=outlier_action_var, value="remove").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用中位数替换", variable=outlier_action_var, value="median").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用前后均值替换", variable=outlier_action_var, value="neighbor").pack(side=tk.LEFT) # 3. 数据类型转换部分 type_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="数据类型转换", padding=10) type_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 时间列转换 ttk.Label(type_frame, text="时间列转换:").pack(anchor=tk.W) time_col_var = tk.StringVar() time_col_combo = ttk.Combobox(type_frame, textvariable=time_col_var, width=20) time_col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) time_col_combo.pack(anchor=tk.W, pady=5) # === 新增：时间单位选择 === time_units_frame = ttk.Frame(type_frame) time_units_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(time_units_frame, text="提取时间单位:").pack(side=tk.LEFT) # 创建时间单位变量 self.extract_year = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_month = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_day = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_hour = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_minute = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_second = tk.BooleanVar(value=False) # 添加复选框 ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="年", variable=self.extract_year).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="月", variable=self.extract_month).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="日", variable=self.extract_day).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="时", variable=self.extract_hour).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="分", variable=self.extract_minute).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="秒", variable=self.extract_second).pack(side=tk.LEFT, padx=5) # === 修改时间转换逻辑 === if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: # 统一处理不同日期格式 self.df[time_col] = self.df[time_col].apply( lambda x: pd.to_datetime(x, errors='coerce', format='mixed') ) # 强制显示完整时间格式 pd.set_option('display.datetime_format', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 根据用户选择提取时间单位 if self.extract_year.get(): self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year if self.extract_month.get(): self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month if self.extract_day.get(): self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day if self.extract_hour.get(): self.df['hour'] = self.df[time_col].dt.hour if self.extract_minute.get(): self.df['minute'] = self.df[time_col].dt.minute if self.extract_second.get(): self.df['second'] = self.df[time_col].dt.second # 新增：确保时间部分显示 self.df['full_datetime'] = self.df[time_col].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 时间周期特征 if self.extract_hour.get() or self.extract_minute.get(): self.df['time_of_day'] = self.df[time_col].dt.hour + self.df[time_col].dt.minute / 60.0 if self.extract_second.get(): self.df['time_of_day'] += self.df[time_col].dt.second / 3600.0 except Exception as e: messagebox.showerror("时间转换错误", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 特征工程部分 feature_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="特征工程", padding=10) feature_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 添加滞后特征 ttk.Label(feature_frame, text="滞后特征:").pack(anchor=tk.W) lag_frame = ttk.Frame(feature_frame) lag_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Label(lag_frame, text="选择列:").pack(side=tk.LEFT) lag_col_var = tk.StringVar() lag_col_combo = ttk.Combobox(lag_frame, textvariable=lag_col_var, width=15) lag_col_combo['values'] = tuple(self.df.select_dtypes(include=['number']).columns) lag_col_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Label(lag_frame, text="滞后步数:").pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry = ttk.Entry(lag_frame, width=5) lag_steps_entry.pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry.insert(0, "1") # 执行预处理按钮 def apply_preprocessing(): try: original_shape = self.df.shape # 1. 处理缺失值 (如果启用) if self.enable_missing.get(): missing_method = missing_method_var.get() if missing_method == "drop": self.df = self.df.dropna() elif missing_method == "fill": fill_type = fill_type_var.get() if fill_type == "fixed": fill_value = fill_value_entry.get() self.df = self.df.fillna( float(fill_value) if self.df.select_dtypes(include=['number']).shape[ 1] > 0 else fill_value) elif fill_type == "ffill": self.df = self.df.ffill() elif fill_type == "bfill": self.df = self.df.bfill() elif fill_type == "mean": self.df = self.df.fillna(self.df.mean()) elif missing_method == "interpolate": self.df = self.df.interpolate() # 2. 处理异常值 (如果启用) if self.enable_outlier.get(): outlier_method = outlier_method_var.get() outlier_action = outlier_action_var.get() numeric_cols = self.df.select_dtypes(include=['number']).columns for col in numeric_cols: if outlier_method == "3sigma": mean, std = self.df[col].mean(), self.df[col].std() lower, upper = mean - 3 * std, mean + 3 * std else: # iqr q1, q3 = self.df[col].quantile(0.25), self.df[col].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower, upper = q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr if outlier_action == "remove": self.df = self.df[(self.df[col] >= lower) & (self.df[col] <= upper)] elif outlier_action == "median": self.df.loc[(self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper), col] = self.df[col].median() elif outlier_action == "neighbor": mask = (self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper) self.df.loc[mask, col] = self.df[col].rolling(2, min_periods=1).mean()[mask] # 3. 时间列转换 (如果启用) if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: self.df[time_col] = pd.to_datetime(self.df[time_col]) self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day except Exception as e: messagebox.showwarning("时间转换警告", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 添加滞后特征 (如果启用) if self.enable_lag.get(): lag_col = lag_col_var.get() if lag_col and lag_col in self.df.columns: try: lag_steps = int(lag_steps_entry.get()) self.df[f'{lag_col}_lag{lag_steps}'] = self.df[lag_col].shift(lag_steps) except Exception as e: messagebox.showwarning("滞后特征警告", f"创建滞后特征失败: {str(e)}") # ========================================================= # 更新显示 self.show_preview() preprocess_window.destroy() new_shape = self.df.shape self.status_var.set(f"预处理完成 | 原形状: {original_shape} | 新形状: {new_shape}") except Exception as e: messagebox.showerror("预处理错误", f"预处理过程中发生错误:\n{str(e)}") ttk.Button(main_frame, text="执行预处理", command=apply_preprocessing).pack(pady=10) def show_preview(self): """在表格中分页显示数据预览""" # 清除旧内容 for widget in self.preview_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 创建主容器 container = ttk.Frame(self.preview_frame) container.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建表格 columns = list(self.df.columns) self.tree = ttk.Treeview(container, columns=columns, show="headings") # 添加列标题 for col in columns: self.tree.heading(col, text=col) self.tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(container, orient=tk.VERTICAL, command=self.tree.yview) self.tree.configure(yscroll=scrollbar.set) # 布局表格和滚动条 self.tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) # 创建分页控制面板 pagination_frame = ttk.Frame(self.preview_frame) pagination_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 分页参数 self.current_page = 1 self.rows_per_page = 1000 # 每页显示的行数 self.total_pages = max(1, (len(self.df) + self.rows_per_page - 1) // self.rows_per_page) # 分页标签 self.page_label = ttk.Label(pagination_frame, text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_label.pack(side=tk.LEFT, padx=10) # 分页按钮 ttk.Button(pagination_frame, text="首页", command=lambda: self.change_page(1)).pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="上一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page - 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="下一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page + 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="末页", command=lambda: self.change_page(self.total_pages)).pack(side=tk.LEFT) # 跳转输入框 ttk.Label(pagination_frame, text="跳转到:").pack(side=tk.LEFT, padx=(10, 0)) self.page_entry = ttk.Entry(pagination_frame, width=5) self.page_entry.pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="跳转", command=self.jump_to_page).pack(side=tk.LEFT, padx=(5, 10)) # 显示第一页数据 self.load_page_data() def load_page_data(self): """加载当前页的数据""" # 清空现有数据 for item in self.tree.get_children(): self.tree.delete(item) # 计算起始和结束索引 start_idx = (self.current_page - 1) * self.rows_per_page end_idx = start_idx + self.rows_per_page # 添加当前页的数据行 for i, row in self.df.iloc[start_idx:end_idx].iterrows(): self.tree.insert("", tk.END, values=list(row)) # 更新分页标签 self.page_label.config(text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_entry.delete(0, tk.END) self.page_entry.insert(0, str(self.current_page)) def change_page(self, new_page): """切换页面""" # 确保新页码在有效范围内 new_page = max(1, min(new_page, self.total_pages)) if new_page != self.current_page: self.current_page = new_page self.load_page_data() def jump_to_page(self): """跳转到指定页码""" try: page_num = int(self.page_entry.get()) self.change_page(page_num) except ValueError: messagebox.showerror("错误", "请输入有效的页码数字") def process_data(self): """根据选择的处理方式处理数据""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return process_type = self.process_var.get() if process_type == "数据排序": self.sort_data() elif process_type == "保存结果": self.save_data() elif process_type == "预处理": self.preprocess_data() elif process_type == "数据切分": self.divide_data() elif process_type == "数据筛选": self.filter_data() def sort_data(self): """数据排序对话框""" sort_window = tk.Toplevel(self.root) sort_window.title("数据排序") sort_window.geometry("400x300") ttk.Label(sort_window, text="选择排序列:").pack(pady=10) # 列选择 col_var = tk.StringVar() col_combo = ttk.Combobox(sort_window, textvariable=col_var, width=20) col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) col_combo.pack(pady=5) # 排序方式 ttk.Label(sort_window, text="排序方式:").pack(pady=10) order_var = tk.StringVar(value="ascending") ttk.Radiobutton(sort_window, text="升序", variable=order_var, value="ascending").pack() ttk.Radiobutton(sort_window, text="降序", variable=order_var, value="descending").pack() def apply_sort(): if not col_var.get(): messagebox.showwarning("警告", "请选择排序列") return try: ascending = (order_var.get() == "ascending") self.df = self.df.sort_values(by=col_var.get(), ascending=ascending) self.show_preview() sort_window.destroy() self.status_var.set(f"数据已按 {col_var.get()} {'升序' if ascending else '降序'} 排序") except Exception as e: messagebox.showerror("排序错误", f"排序失败:\n{str(e)}") ttk.Button(sort_window, text="应用排序", command=apply_sort).pack(pady=20) def filter_data(self): """数据筛选对话框 - 支持多条件筛选""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return filter_window = tk.Toplevel(self.root) filter_window.title("数据筛选") filter_window.geometry("700x600") main_frame = ttk.Frame(filter_window, padding=10) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 条件容器 conditions_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="筛选条件", padding=10) conditions_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=5) # 条件列表 self.filter_conditions = [] # 添加初始条件行 def add_condition_row(parent_frame, index=0): """添加单行筛选条件""" condition_frame = ttk.Frame(parent_frame) condition_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 列选择 col_var = tk.StringVar() col_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=col_var, width=15) col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) col_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 运算符选择 operator_var = tk.StringVar(value="==") operator_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=operator_var, width=5) operator_combo['values'] = ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<=", "包含", "不包含", "开头是", "结尾是") operator_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 值输入 value_var = tk.StringVar() value_entry = ttk.Entry(condition_frame, textvariable=value_var, width=20) value_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 删除按钮 def remove_condition(): condition_frame.destroy() self.filter_conditions.remove((col_var, operator_var, value_var)) remove_btn = ttk.Button(condition_frame, text="×", width=2, command=remove_condition) remove_btn.pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 逻辑关系选择（从第二行开始） if index > 0: logic_var = tk.StringVar(value="AND") logic_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=logic_var, width=5) logic_combo['values'] = ("AND", "OR") logic_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) return (col_var, operator_var, value_var, logic_var) else: return (col_var, operator_var, value_var, None) # 添加条件按钮 def add_condition(): new_condition = add_condition_row(conditions_frame, len(self.filter_conditions)) self.filter_conditions.append(new_condition) # 初始添加两行条件 self.filter_conditions.append(add_condition_row(conditions_frame)) self.filter_conditions.append(add_condition_row(conditions_frame, 1)) add_btn = ttk.Button(main_frame, text="添加条件", command=add_condition) add_btn.pack(anchor=tk.W, pady=5) # 预览区域 preview_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="筛选结果预览", padding=10) preview_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=5) preview_tree = ttk.Treeview(preview_frame, show="headings") preview_tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) vsb = ttk.Scrollbar(preview_frame, orient="vertical", command=preview_tree.yview) vsb.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) preview_tree.configure(yscrollcommand=vsb.set) # 更新预览 def update_preview(): """更新筛选结果预览""" try: # 清空现有预览 for item in preview_tree.get_children(): preview_tree.delete(item) # 如果没有条件，显示所有数据 if not any(cond[0].get() for cond in self.filter_conditions): filtered_df = self.df.head(100) # 限制预览行数 else: # 构建查询字符串 query_parts = [] for i, (col_var, operator_var, value_var, logic_var) in enumerate(self.filter_conditions): if not col_var.get() or not value_var.get(): continue col = col_var.get() operator = operator_var.get() value = value_var.get() # 处理数值类型 if self.df[col].dtype in (int, float): try: value = float(value) except ValueError: messagebox.showwarning("类型错误", f"列 '{col}' 是数值类型，请输入数字") return # 构建条件表达式 if operator in ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<="): expr = f"{col} {operator} {repr(value)}" elif operator == "包含": expr = f"{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "不包含": expr = f"~{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "开头是": expr = f"{col}.str.startswith({repr(value)}, na=False)" elif operator == "结尾是": expr = f"{col}.str.endswith({repr(value)}, na=False)" # 添加逻辑关系（从第二个条件开始） if i > 0 and logic_var and logic_var.get(): expr = f" {logic_var.get()} {expr}" query_parts.append(expr) # 执行查询 query_str = "".join(query_parts) if query_str: filtered_df = self.df.query(query_str, engine='python').head(100) # 限制预览行数 else: filtered_df = self.df.head(100) # 更新预览表格 preview_tree["columns"] = list(filtered_df.columns) for col in filtered_df.columns: preview_tree.heading(col, text=col) preview_tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加数据行 for _, row in filtered_df.iterrows(): preview_tree.insert("", tk.END, values=list(row)) # 更新状态 self.status_var.set(f"预览: {len(filtered_df)} 行 (显示前100条)") except Exception as e: messagebox.showerror("筛选错误", f"筛选条件错误:\n{str(e)}") # 应用筛选按钮 def apply_filter(): """应用筛选条件到主数据集""" try: # 构建查询字符串 query_parts = [] for i, (col_var, operator_var, value_var, logic_var) in enumerate(self.filter_conditions): if not col_var.get() or not value_var.get(): continue col = col_var.get() operator = operator_var.get() value = value_var.get() # 处理数值类型 if self.df[col].dtype in (int, float): try: value = float(value) except ValueError: messagebox.showwarning("类型错误", f"列 '{col}' 是数值类型，请输入数字") return # 构建条件表达式 if operator in ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<="): expr = f"{col} {operator} {repr(value)}" elif operator == "包含": expr = f"{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "不包含": expr = f"~{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "开头是": expr = f"{col}.str.startswith({repr(value)}, na=False)" elif operator == "结尾是": expr = f"{col}.str.endswith({repr(value)}, na=False)" # 添加逻辑关系（从第二个条件开始） if i > 0 and logic_var and logic_var.get(): expr = f" {logic_var.get()} {expr}" query_parts.append(expr) # 执行查询 query_str = "".join(query_parts) if query_str: original_count = len(self.df) self.df = self.df.query(query_str, engine='python') new_count = len(self.df) # 更新显示 self.show_preview() filter_window.destroy() self.status_var.set(f"筛选完成 | 原始行数: {original_count} | 筛选后: {new_count}") messagebox.showinfo("筛选完成", f"数据筛选完成，保留 {new_count} 行数据") else: messagebox.showwarning("警告", "未设置有效筛选条件") except Exception as e: messagebox.showerror("筛选错误", f"应用筛选条件失败:\n{str(e)}") # 按钮区域 btn_frame = ttk.Frame(main_frame) btn_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) ttk.Button(btn_frame, text="预览", command=update_preview).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="应用筛选", command=apply_filter).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="取消", command=filter_window.destroy).pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 初始预览 update_preview() def divide_data(self): """数据切分对话框 - 专门用于大坝渗流问题模型训练和测试""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return # 检查时间列是否存在 datetime_cols = [col for col in self.df.columns if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(self.df[col])] if not datetime_cols: messagebox.showwarning("警告", "未找到时间列，请先进行时间转换") return divide_window = tk.Toplevel(self.root) divide_window.title("大坝渗流数据切分") divide_window.geometry("600x550") main_frame = ttk.Frame(divide_window, padding=15) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 1. 时间列选择 time_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="时间列选择", padding=10) time_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(time_frame, text="选择时间列:").pack(anchor=tk.W, pady=3) self.time_col_var = tk.StringVar(value=datetime_cols[0]) time_combo = ttk.Combobox(time_frame, textvariable=self.time_col_var, width=25) time_combo['values'] = tuple(datetime_cols) time_combo.pack(anchor=tk.W, fill=tk.X, pady=3) # 显示时间范围 time_range_frame = ttk.Frame(time_frame) time_range_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 获取最小和最大时间 time_col = self.time_col_var.get() min_time = self.df[time_col].min().strftime('%Y-%m-%d %H:%M') max_time = self.df[time_col].max().strftime('%Y-%m-%d %H:%M') ttk.Label(time_range_frame, text="时间范围:").pack(side=tk.LEFT) ttk.Label(time_range_frame, text=f"{min_time} 至 {max_time}", font=("Arial", 9, "bold")).pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 2. 切分方式选择 method_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="切分方式", padding=10) method_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) self.divide_method = tk.StringVar(value="ratio") # 按比例切分 ratio_frame = ttk.Frame(method_frame) ratio_frame.pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Radiobutton(ratio_frame, text="按比例切分", variable=self.divide_method, value="ratio").pack(side=tk.LEFT) ratio_subframe = ttk.Frame(ratio_frame) ratio_subframe.pack(side=tk.LEFT, padx=10) ttk.Label(ratio_subframe, text="训练集比例:").pack(side=tk.LEFT) self.train_ratio_var = tk.DoubleVar(value=0.8) ratio_spin = ttk.Spinbox(ratio_subframe, from_=0.1, to=0.9, increment=0.05, width=5, textvariable=self.train_ratio_var) ratio_spin.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 按时间点切分 date_frame = ttk.Frame(method_frame) date_frame.pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Radiobutton(date_frame, text="按时间点切分", variable=self.divide_method, value="date").pack(side=tk.LEFT) date_subframe = ttk.Frame(date_frame) date_subframe.pack(side=tk.LEFT, padx=10) ttk.Label(date_subframe, text="切分时间:").pack(side=tk.LEFT) # 使用日历控件选择日期 self.divide_date_var = tk.StringVar(value=min_time) date_entry = ttk.Entry(date_subframe, textvariable=self.divide_date_var, width=16) date_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 3. 数据集选择 dataset_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="选择数据集", padding=10) dataset_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) self.dataset_var = tk.StringVar(value="train") ttk.Radiobutton(dataset_frame, text="训练集 (切分点之前)", variable=self.dataset_var, value="train").pack(anchor=tk.W) ttk.Radiobutton(dataset_frame, text="测试集 (切分点之后)", variable=self.dataset_var, value="test").pack(anchor=tk.W) ttk.Radiobutton(dataset_frame, text="全部数据 (仅划分，不切分)", variable=self.dataset_var, value="all").pack(anchor=tk.W) # 4. 添加切分标记选项 mark_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="切分标记", padding=10) mark_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) self.mark_division = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(mark_frame, text="添加数据集标记列 (train/test)", variable=self.mark_division).pack(anchor=tk.W) # 5. 执行按钮 btn_frame = ttk.Frame(main_frame) btn_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) def apply_division(): """应用数据切分""" try: time_col = self.time_col_var.get() # 确保数据按时间排序 self.df = self.df.sort_values(by=time_col) # 计算切分点 if self.divide_method.get() == "ratio": ratio = self.train_ratio_var.get() split_index = int(len(self.df) * ratio) split_time = self.df.iloc[split_index][time_col] else: # 按时间点切分 split_time = pd.to_datetime(self.divide_date_var.get()) split_index = self.df[self.df[time_col] <= split_time].index.max() + 1 # 添加数据集标记列 if self.mark_division.get(): self.df['dataset'] = 'train' self.df.loc[split_index:, 'dataset'] = 'test' # 根据选择获取数据集 dataset_choice = self.dataset_var.get() if dataset_choice == "train": self.df = self.df.iloc[:split_index] result_type = "训练集" elif dataset_choice == "test": self.df = self.df.iloc[split_index:] result_type = "测试集" else: result_type = "全部数据 (已添加标记)" # 更新显示 self.show_preview() divide_window.destroy() self.status_var.set(f"数据切分完成 | {result_type} | 切分点: {split_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}") messagebox.showinfo("切分完成", f"大坝渗流数据切分完成\n当前数据集: {result_type}") except Exception as e: messagebox.showerror("切分错误", f"数据切分失败:\n{str(e)}") def preview_division(): """预览切分点""" try: time_col = self.time_col_var.get() if self.divide_method.get() == "ratio": ratio = self.train_ratio_var.get() split_index = int(len(self.df) * ratio) split_time = self.df.iloc[split_index][time_col] else: split_time = pd.to_datetime(self.divide_date_var.get()) split_index = self.df[self.df[time_col] <= split_time].index.max() + 1 train_count = split_index test_count = len(self.df) - split_index messagebox.showinfo("切分预览", f"切分点时间: {split_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}\n" f"训练集数据量: {train_count} 行 ({train_count / len(self.df) * 100:.1f}%)\n" f"测试集数据量: {test_count} 行 ({test_count / len(self.df) * 100:.1f}%)") except Exception as e: messagebox.showerror("预览错误", f"切分点预览失败:\n{str(e)}") ttk.Button(btn_frame, text="预览切分点", command=preview_division).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="应用切分", command=apply_division).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="取消", command=divide_window.destroy).pack(side=tk.RIGHT, padx=5) def save_data(self): """保存处理结果""" if self.df is None or self.df.empty: messagebox.showwarning("警告", "没有可保存的数据") return save_path = filedialog.asksaveasfilename( defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx"), ("CSV文件", "*.csv")] ) if not save_path: return try: if save_path.endswith('.xlsx'): self.df.to_excel(save_path, index=False) else: self.df.to_csv(save_path, index=False) self.status_var.set(f"文件已保存至: {os.path.basename(save_path)}") messagebox.showinfo("保存成功", f"文件已成功保存至:\n{save_path}") except Exception as e: messagebox.showerror("保存错误", f"保存文件失败:\n{str(e)}") 创建并运行程序 if name == “main”: root = tk.Tk() app = ExcelProcessor(root) root.mainloop() 我是想让你设计成这样的一个窗口格式可以选择excel文件当作训练集和测试集

ttk.Label(param_frame, text="时间窗口大小:").grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.window_size_var = tk.IntVar(value=60) ttk.Spinbox(param_frame, from_=10, to=200, increment=5, ...

C:\Users\18302\AppData\Local\Temp\ipykernel_17240\3341622866.py:27: UserWarning: The argument 'infer_datetime_format' is deprecated and will be removed in a future version. A strict version of it is now the default, see https://pandas.pydata.org/pdeps/0004-consistent-to-datetime-parsing.html. You can safely remove this argument. return pd.to_datetime(val, infer_datetime_format=True, errors='coerce')

根据Pandas文档，当不指定infer_datetime_format时，Pandas会尝试不同的格式，这可能较慢，但在新版本中，可能优化了自动推断的效率，或者推荐使用其他方法如使用格式字符串来提高速度。 最后，需要提醒用户更新...

data['update_time']=pd.to_datetime(data['update_time'],format='int,errors='coerce')

这段代码是错误的，因为在pd.to_datetime()函数中，format参数需要传入一个日期字符串的格式，而不是一个整数。 如果想要将data数据框中的update_time这一列转换为datetime类型，可以参考之前的代码，将...

import pandas as pd import time # 必须导入的模块 记录开始时间点 start_time = time.time() 读取 CSV，并指定 annotation 列为字符串类型 p1_df = pd.read_csv(‘P001.csv’, dtype={‘annotation’: str}) p2_df = pd.read_csv(‘P002.csv’, dtype={‘annotation’: str}) 执行合并操作 df = pd.concat([p1_df, p2_df], ignore_index=True) 记录结束时间点 end_time = time.time() 打印运行耗时 print(f"代码运行时间: {end_time - start_time:.2f} 秒") 保存结果 df.to_csv(‘P001-2.csv’, index=False) df，# 将 ‘time’ 列转换为日期格式 df[‘time’] = pd.to_datetime(df[‘time’], errors=‘coerce’) 输出转换后的数据类型，确认是否转换成功 print(df.dtypes)这些是我执行过的代码，检测到annotation有5361652缺失，总共数据20070002，现在我需要一个机器学习模型进行对缺失值处理

df[['X', 'Y', 'Z']] = df[['X', 'Y', 'Z']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce') --- ### **步骤2：特征工程** #### 2.1 时间特征提取 python # 从时间戳提取日期、小时、分钟等信息 df['hour'] = df['...

帮我检查优化代码，尤其是减少内存占用:import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb from lightgbm import early_stopping, log_evaluation import gc import os import chardet from sklearn.model_selection import train_test_split from tqdm import tqdm import joblib from datetime import datetime from scipy.sparse import hstack, csr_matrix, save_npz, load_npz import sys import psutil from sklearn.metrics import log_loss, mean_absolute_error # 内存优化函数 def optimize_dtypes(df): """优化DataFrame的数据类型以减少内存占用""" if df.empty: return df # 转换整数列为最小可用类型 int_cols = df.select_dtypes(include=['int']).columns if not int_cols.empty: df[int_cols] = df[int_cols].apply(pd.to_numeric, downcast='integer') # 转换浮点列为最小可用类型 float_cols = df.select_dtypes(include=['float']).columns if not float_cols.empty: df[float_cols] = df[float_cols].apply(pd.to_numeric, downcast='float') # 转换对象列为分类类型 obj_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns for col in obj_cols: num_unique = df[col].nunique() num_total = len(df) if num_unique / num_total < 0.5: # 如果唯一值比例小于50% df[col] = df[col].astype('category') return df # 内存监控函数 def memory_monitor(step_name=""): """监控内存使用情况""" process = psutil.Process(os.getpid()) mem_info = process.memory_info() print(f"{step_name} 内存使用: {mem_info.rss / (1024 ** 2):.2f} MB") return mem_info.rss / (1024 ** 2) # 返回MB # 增强数据加载函数 def load_data_safely(file_path, usecols=None, dtype=None, chunksize=100000): """安全加载大型CSV文件，优化内存使用""" try: if not os.path.exists(file_path): print(f"⚠️ 文件不存在: {file_path}") return pd.DataFrame() # 自动检测编码 with open(file_path, 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read(100000)) encoding = result['encoding'] if result['confidence'] > 0.7 else 'latin1' # 分批读取并优化内存 chunks = [] reader = pd.read_csv( file_path, encoding=encoding, usecols=usecols, dtype=dtype, chunksize=chunksize, low_memory=False ) for chunk in tqdm(reader, desc=f"加载 {os.path.basename(file_path)}"): # 优化分类列内存 for col in chunk.columns: if dtype and col in dtype and dtype[col] == 'category': chunk[col] = chunk[col].astype('category').cat.as_ordered() # 优化数据类型 chunk = optimize_dtypes(chunk) chunks.append(chunk) if chunks: result = pd.concat(chunks, ignore_index=True) # 再次整体优化 result = optimize_dtypes(result) return result return pd.DataFrame() except Exception as e: print(f"⚠️ 加载 {file_path} 失败: {str(e)}") return pd.DataFrame() # 稀疏矩阵转换函数 def to_sparse_matrix(df, columns): """将分类特征转换为稀疏矩阵表示""" sparse_matrices = [] for col in columns: if col in df.columns: # 处理NaN值 df[col] = df[col].fillna('MISSING') # 创建稀疏矩阵 sparse_mat = csr_matrix(pd.get_dummies(df[col], sparse=True).values) sparse_matrices.append(sparse_mat) # 水平堆叠所有稀疏矩阵 if sparse_matrices: return hstack(sparse_matrices) return None # 增量训练函数 def train_incremental(X, y, categorical_features, params, num_rounds=1000, chunk_size=100000): """分块增量训练模型以减少内存占用""" model = None for i in tqdm(range(0, len(X), chunk_size), desc="增量训练"): chunk_end = min(i + chunk_size, len(X)) X_chunk = X.iloc[i:chunk_end] y_chunk = y.iloc[i:chunk_end] train_data = lgb.Dataset( X_chunk, label=y_chunk, categorical_feature=categorical_features ) if model is None: model = lgb.train( params, train_data, num_boost_round=num_rounds, keep_training_booster=True ) else: model = lgb.train( params, train_data, num_boost_round=num_rounds, init_model=model, keep_training_booster=True ) return model # 主处理流程 def main(): """主处理流程，包含完整的内存优化策略""" # 初始内存监控 start_mem = memory_monitor("初始内存") # 定义内存优化的数据类型 dtypes = { 'did': 'category', 'vid': 'category', 'play_time': 'float32' } # 可选特征 optional_features = { 'item_cid': 'category', 'item_type': 'category', 'item_assetSource': 'category', 'item_classify': 'category', 'item_isIntact': 'category', 'sid': 'category', 'stype': 'category' } # 添加特征字段 for i in range(88): dtypes[f'f{i}'] = 'float32' # 加载核心数据 print("开始加载核心数据...") did_features = load_data_safely('did_features_table.csv', dtype=dtypes) vid_info = load_data_safely('vid_info_table.csv', dtype=dtypes) memory_monitor("加载核心数据后") # 添加可选特征到dtypes for feature, dtype in optional_features.items(): if not vid_info.empty and feature in vid_info.columns: dtypes[feature] = dtype # 重新加载数据以确保所有列使用正确的数据类型 if os.path.exists('did_features_table.csv'): did_features = load_data_safely('did_features_table.csv', dtype=dtypes) else: print("⚠️ did_features_table.csv 不存在") did_features = pd.DataFrame() if os.path.exists('vid_info_table.csv'): vid_info = load_data_safely('vid_info_table.csv', dtype=dtypes) else: print("⚠️ vid_info_table.csv 不存在") vid_info = pd.DataFrame() memory_monitor("重新加载数据后") # 加载历史数据 print("开始加载历史数据...") hist_exposure, hist_click, hist_play = load_historical_data(days=32) memory_monitor("加载历史数据后") # 构建点击数据集 if not hist_exposure.empty and not hist_click.empty: print("构建点击数据集...") click_train_data = build_click_dataset(hist_exposure, hist_click, sample_ratio=0.1) else: print("⚠️ 无法构建点击数据集") click_train_data = pd.DataFrame() memory_monitor("构建点击数据集后") # 添加特征 if not click_train_data.empty: print("开始构建点击特征...") click_train_data = add_click_features( click_train_data, did_features, vid_info, hist_click, hist_play ) else: print("⚠️ 点击数据集为空，跳过特征构建") memory_monitor("添加特征后") # 准备训练数据 if not click_train_data.empty: if 'date' in click_train_data.columns: X = click_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'label', 'date'], errors='ignore') else: X = click_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'label'], errors='ignore') y = click_train_data['label'] else: X, y = pd.DataFrame(), pd.Series() print("⚠️ 点击训练数据为空") # 划分数据集 if not X.empty and not y.empty: X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y ) else: print("⚠️ 训练数据为空，无法进行模型训练") X_train, X_val, y_train, y_val = pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.Series(), pd.Series() memory_monitor("划分数据集后") # 训练模型参数 params = { 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'min_child_samples': 100, 'verbosity': -1 } # 增量训练点击模型 if not X_train.empty: print("开始训练点击预测模型...") model_click = train_incremental(X_train, y_train, categorical_features, params, num_rounds=1500, chunk_size=100000) # 在验证集上评估 val_preds = model_click.predict(X_val) val_logloss = log_loss(y_val, val_preds) print(f"验证集LogLoss: {val_logloss:.4f}") else: model_click = None print("⚠️ 训练数据为空，跳过点击预测模型训练") memory_monitor("训练点击模型后") # 构建完播率数据集 print("开始构建完播率数据集...") play_train_data = build_play_dataset(hist_play, vid_info, did_features, hist_click) memory_monitor("构建完播率数据集后") # 训练完播率模型 if not play_train_data.empty: X_play = play_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'play_time', 'item_duration', 'completion_rate'], errors='ignore') y_play = play_train_data['completion_rate'] else: X_play, y_play = pd.DataFrame(), pd.Series() print("⚠️ 完播率训练数据为空") if not X_play.empty and not y_play.empty: X_train_play, X_val_play, y_train_play, y_val_play = train_test_split( X_play, y_play, test_size=0.2, random_state=42 ) else: print("⚠️ 完播率训练数据为空，无法进行模型训练") X_train_play, X_val_play, y_train_play, y_val_play = pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.Series(), pd.Series() # 训练参数 params_reg = { 'objective': 'regression', 'metric': 'mae', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.03, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'lambda_l1': 0.1, 'lambda_l2': 0.1, 'min_data_in_leaf': 50, 'verbosity': -1 } # 增量训练完播率模型 if not X_train_play.empty: print("开始训练完播率模型...") model_play = train_incremental(X_train_play, y_train_play, play_categorical_features, params_reg, num_rounds=2000, chunk_size=100000) # 在验证集上评估 val_preds = model_play.predict(X_val_play) val_mae = mean_absolute_error(y_val_play, val_preds) print(f"验证集MAE: {val_mae:.4f}") else: model_play = None print("⚠️ 训练数据为空，跳过完播率模型训练") memory_monitor("训练完播率模型后") # 保存模型 if model_click: model_click.save_model('click_model.txt') print("点击预测模型已保存") if model_play: model_play.save_model('play_model.txt') print("完播率预测模型已保存") # 预测流程 print("开始加载预测数据...") to_predict_users = load_data_safely('testA_pred_did.csv', dtype={'did': 'category'}) to_predict_exposure = load_data_safely('testA_did_show.csv', dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) # 执行预测 if not to_predict_users.empty and not to_predict_exposure.empty: print("开始生成预测结果...") submission = predict_for_test_data(to_predict_users, to_predict_exposure, did_features, vid_info) # 保存结果 if not submission.empty: timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = f'submission_{timestamp}.csv' submission.to_csv(output_file, index=False) print(f"预测结果已保存至: {output_file}") else: print("⚠️ 预测结果为空，未保存文件") else: print("⚠️ 预测数据加载失败，无法生成结果") # 最终内存报告 end_mem = memory_monitor("处理完成") print(f"总内存消耗: {end_mem - start_mem:.2f} MB") # 历史数据加载函数 def load_historical_data(days=32): """高效加载历史数据，支持分批处理""" see_list, click_list, play_list = [], [], [] for day in tqdm(range(1, days + 1), desc="加载历史数据"): day_str = f"{day:02d}" # 加载曝光数据 see_path = f'see_{day_str}.csv' if os.path.exists(see_path): see = load_data_safely(see_path, usecols=['did', 'vid'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not see.empty and 'did' in see.columns and 'vid' in see.columns: see_list.append(see) del see gc.collect() # 加载点击数据 click_path = f'click_{day_str}.csv' if os.path.exists(click_path): click = load_data_safely(click_path, usecols=['did', 'vid', 'click_time'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not click.empty and 'click_time' in click.columns and 'did' in click.columns and 'vid' in click.columns: # 优化日期处理 click['date'] = pd.to_datetime(click['click_time'], errors='coerce').dt.date click = click.drop(columns=['click_time'], errors='ignore') click_list.append(click[['did', 'vid', 'date']]) del click gc.collect() # 加载播放数据 play_path = f'playplus_{day_str}.csv' if os.path.exists(play_path): play = load_data_safely(play_path, usecols=['did', 'vid', 'play_time'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not play.empty and 'play_time' in play.columns and 'did' in play.columns and 'vid' in play.columns: play_list.append(play) del play gc.collect() gc.collect() # 确保返回三个DataFrame return ( pd.concat(see_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if see_list else pd.DataFrame(), pd.concat(click_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if click_list else pd.DataFrame(), pd.concat(play_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if play_list else pd.DataFrame() ) # 点击数据集构建 def build_click_dataset(hist_exposure, hist_click, sample_ratio=0.1): """构建点击数据集，包含负样本采样""" if hist_exposure.empty or hist_click.empty: print("⚠️ 历史曝光或点击数据为空，无法构建数据集") return pd.DataFrame() # 标记正样本 hist_click = hist_click.copy() hist_click['label'] = 1 # 高效标记负样本 exposure_set = set(zip(hist_exposure['did'], hist_exposure['vid'])) click_set = set(zip(hist_click['did'], hist_click['vid'])) # 找出未点击的曝光 negative_set = exposure_set - click_set # 创建负样本DataFrame if negative_set: negative_dids, negative_vids = zip(*negative_set) negative_samples = pd.DataFrame({ 'did': list(negative_dids), 'vid': list(negative_vids), 'label': 0 }) # 采样负样本 if sample_ratio < 1.0: negative_samples = negative_samples.sample(frac=sample_ratio, random_state=42) else: negative_samples = pd.DataFrame(columns=['did', 'vid', 'label']) # 合并数据集 click_data = pd.concat([ hist_click[['did', 'vid', 'label']], negative_samples ], ignore_index=True) # 释放内存 del exposure_set, click_set, negative_set, negative_samples gc.collect() return click_data # 特征工程函数 def add_click_features(df, did_features, vid_info, hist_click, hist_play): """添加关键特征，避免内存溢出""" if df.empty: return df # 基础特征 if not did_features.empty and 'did' in did_features.columns: # 只取需要的列 did_cols = [col for col in did_features.columns if col not in ['did'] or col == 'did'] df = df.merge(did_features[did_cols], on='did', how='left') if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns: vid_cols = [col for col in vid_info.columns if col not in ['vid'] or col == 'vid'] df = df.merge(vid_info[vid_cols], on='vid', how='left') # 用户行为统计 if not hist_click.empty and 'did' in hist_click.columns: user_click_count = hist_click.groupby('did').size().rename('user_click_count') df = df.merge(user_click_count, on='did', how='left') else: df['user_click_count'] = 0 if not hist_play.empty and 'did' in hist_play.columns and 'play_time' in hist_play.columns: user_total_play = hist_play.groupby('did')['play_time'].sum().rename('user_total_play') df = df.merge(user_total_play, on='did', how='left') else: df['user_total_play'] = 0 if not hist_click.empty and 'vid' in hist_click.columns: video_click_count = hist_click.groupby('vid').size().rename('video_click_count') df = df.merge(video_click_count, on='vid', how='left') else: df['video_click_count'] = 0 if not hist_play.empty and 'vid' in hist_play.columns and 'play_time' in hist_play.columns: avg_play_time = hist_play.groupby('vid')['play_time'].mean().rename('avg_play_time') df = df.merge(avg_play_time, on='vid', how='left') else: df['avg_play_time'] = 0 # 填充缺失值 fill_values = { 'user_click_count': 0, 'user_total_play': 0, 'video_click_count': df['video_click_count'].median() if 'video_click_count' in df else 0, 'avg_play_time': df['avg_play_time'].median() if 'avg_play_time' in df else 0 } for col, value in fill_values.items(): if col in df: df[col] = df[col].fillna(value) # 添加时间相关特征 if 'date' in df: df['day_of_week'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.dayofweek.astype('int8') df['hour'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.hour.astype('int8') return df # 预测函数 def predict_for_test_data(test_users, test_exposure, did_features, vid_info): """为测试数据生成预测结果""" if test_users.empty or test_exposure.empty: print("⚠️ 测试数据为空，无法进行预测") return pd.DataFrame() # 合并测试数据 test_data = test_exposure.merge(test_users, on='did', how='left') # 添加特征 test_data = add_click_features( test_data, did_features, vid_info, pd.DataFrame(), # 无历史点击 pd.DataFrame() # 无历史播放 ) # 预测点击率 X_test = test_data.drop(columns=['did', 'vid', 'date'], errors='ignore') click_probs = [] if model_click and not X_test.empty: # 分块预测避免内存问题 click_probs = [] chunk_size = 100000 for i in range(0, len(X_test), chunk_size): chunk = X_test.iloc[i:i+chunk_size] click_probs.extend(model_click.predict(chunk)) else: click_probs = [0.5] * len(test_data) # 默认值 # 预测完播率 completion_rates = [] if model_play and not X_test.empty: # 添加视频时长信息 if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns and 'item_duration' in vid_info.columns: test_data = test_data.merge(vid_info[['vid', 'item_duration']], on='vid', how='left') else: test_data['item_duration'] = 1.0 # 分块预测 completion_rates = [] for i in range(0, len(X_test), chunk_size): chunk = X_test.iloc[i:i+chunk_size] completion_rates.extend(model_play.predict(chunk)) else: completion_rates = [0.7] * len(test_data) # 默认值 # 计算综合得分 test_data['click_prob'] = click_probs test_data['completion_rate'] = completion_rates test_data['score'] = test_data['click_prob'] * test_data['completion_rate'] # 为每个用户选择得分最高的视频 submission = test_data.sort_values('score', ascending=False).groupby('did').head(1) # 选择需要的列 submission = submission[['did', 'vid', 'completion_rate']].copy() # 重命名列 submission.columns = ['did', 'vid', 'completion_rate'] # 确保数据格式正确 submission['did'] = submission['did'].astype(str) submission['vid'] = submission['vid'].astype(str) submission['completion_rate'] = submission['completion_rate'].round(4) return submission # 主程序入口 if __name__ == "__main__": main()

使用更小的数据类型：例如，对于分类特征，使用更小的整数类型（如int8, int16）作为类别编码，而不是使用字符串或category类型（注意：LightGBM可以直接处理category类型，但内部会转换为整数，所以我们可以提前...

data['update_time']=pd.to_datetime(data['update_time'],format='%Y/%m/%d',errors='coerce')

具体来说，这里使用了pandas库中的to_datetime()函数，它将字符串类型的日期时间数据转换为pandas的日期时间格式。其中，format参数指定了输入日期字符串的格式，'%Y/%m/%d'表示年份、月份和日期以斜线分隔。errors...

df['销售时间'] = pd.to_datetime(df['销售时间'], errors='coerce')

好的，我现在需要分析用户提供的代码df['销售时间'] = pd.to_datetime(df['销售时间'], errors='coerce')。首先，用户之前询问过关于to_csv的使用，现在转向pd.to_datetime，可能是在数据清洗过程中处理日期...

import pandas as pd import time # 必须导入的模块 # 记录开始时间点 start_time = time.time() # 读取 CSV，并指定 annotation 列为字符串类型 p1_df = pd.read_csv('P001.csv', dtype={'annotation': str}) p2_df = pd.read_csv('P002.csv', dtype={'annotation': str}) # 执行合并操作 df = pd.concat([p1_df, p2_df], ignore_index=True) # 记录结束时间点 end_time = time.time() # 打印运行耗时 print(f"代码运行时间: {end_time - start_time:.2f} 秒") # 保存结果 df.to_csv('P001-2.csv', index=False) df，# 将 'time' 列转换为日期格式 df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], errors='coerce') # 输出转换后的数据类型，确认是否转换成功 print(df.dtypes)这些是我执行过的代码，检测到annotation有5361652缺失，总共数据20070002，现在我需要一个机器学习模型进行对缺失值处理

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], errors='coerce') # 提取时间特征 df['year'] = df['time'].dt.year df['month'] = df['time'].dt.month df['day'] = df['time'].dt.day df['hour'] = df['time'].dt.hour...

import pandas as pd import aacgmv2 from datetime import datetime from tqdm import tqdm # 可选：用于显示进度条 def convert_geo_to_mag_batch(df, lat_col='lat', lon_col='lon', alt_col='alt', utc_col='utc_time'): """ 批量将地理坐标转换为地磁坐标 参数： df : pd.DataFrame 输入数据框，需包含纬度、经度、高程、UTC时间列 lat_col : str, 默认 'lat' 纬度列名 lon_col : str, 默认 'lon' 经度列名 alt_col : str, 默认 'alt' 高程列名（单位：米） utc_col : str, 默认 'utc_time' UTC时间列名（支持datetime对象或字符串） 返回： pd.DataFrame - 新增mag_lat和mag_lon列的数据框 """ # 创建结果列 df['mag_lat'] = None df['mag_lon'] = None df['error'] = None # 确保时间格式正确 if not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[utc_col]): df[utc_col] = pd.to_datetime(df[utc_col], errors='coerce') # 批量处理（使用tqdm显示进度条） for idx, row in tqdm(df.iterrows(), total=len(df)): try: # 提取数据 lat = row[lat_col] lon = row[lon_col] alt = row[alt_col] / 1000 # 米转千米 utc_time = row[utc_col] # 检查数据有效性 if pd.isnull(lat) or pd.isnull(lon) or pd.isnull(alt) or pd.isnull(utc_time): raise ValueError("存在空值") # 执行坐标转换 mag_lat, mag_lon, _ = aacgmv2.convert_latlon(lat, lon, alt, utc_time) # 存储结果 df.at[idx, 'mag_lat'] = mag_lat df.at[idx, 'mag_lon'] = mag_lon except Exception as e: df.at[idx, 'error'] = str(e) return df # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 创建示例数据 data = { 'lat': [45.0, 60.0, -30.5], 'lon': [100.0, -80.0, 150.3], 'alt': [0, 5000, 200], 'utc_time': ['2024-05-15 12:00:00', '2023-01-01 00:00:00', '2022-07-20 18:30:00'] } df = pd.DataFrame(data) # 执行批量转换 result_df = convert_geo_to_mag_batch(df) # 显示结果 print("\n转换结果：") print(result_df[['lat', 'lon', 'alt', 'utc_time', 'mag_lat', 'mag_lon', 'error']])将上面优化代码转为完整程序

df[utc_col] = pd.to_datetime(df[utc_col], errors='coerce') except Exception as e: logging.error(f"时间列格式解析失败: {str(e)}") raise # 批量处理 success = 0 for idx, row in tqdm(df.iterrows()...

data['update_time']=pd.to_datetime(data['update_time'],int,errors='coerce')

这段代码是错误的，因为在pd.to_datetime()函数中，第二个参数应该是一个表示日期格式的字符串，而不是一个数据类型（比如int）。 如果想要将data数据框中的update_time这一列转换为datetime类型，可以...

pd.to_datetime的参数errors

参数errors是用来指定当转换失败时的处理方式的，它有三个可选值：raise、coerce和ignore。如果设置为raise，那么当转换失败时会抛出一个ValueError异常；如果设置为coerce，那么转换失败的值会被设置为NaT（Not a ...

pd.to_datetime(df.index)时间数据转换错误，转换成的时间数据都是'1970-01-01 00:00:00.020230103'

df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce') 2. 索引格式不标准: 索引可能包含非标准格式的日期时间字符串。解决方法: python df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y-%m-%d %H:%M...
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标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件，该软件强调其辅助性质，旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出，“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件，这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份，这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新，以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中，有以下几个文件类型值得关注： 1. images.dat：这个文件名表明，这是一个包含图像数据的文件，很可能包含了用于软件界面展示的图片，如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中，这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat：这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件，可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe：这是一个可执行文件，是软件的主要安装程序。根据标题推测，这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常，小型汽车（C1类驾照）需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html：这个文件是软件使用说明的文档，通常以网页格式存在，用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息，我们可以挖掘出以下几个相关知识点： - 软件类型：辅助学习软件，专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域：主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型：包括图片文件（images.dat）、库文件（library.dat）、可执行文件（.exe）和网页格式的说明文件（.html）。 - 功能内容：可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息：软件很可能最早发布于2007年，后续可能有多个版本更新。 - 用户群体：主要面向小型汽车驾照考生，即C1类驾照学员。 - 使用方式：用户需要将.exe安装文件进行安装，然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作，从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点，这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
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自适应卡尔曼滤波是什么意思

<think>嗯，用户这次想深入了解自适应卡尔曼滤波（AKF）的概念和原理。从对话历史看，用户之前研究过相机自动对焦系统的降噪技术，其中提到过自适应卡尔曼滤波的应用场景。用户可能是个工程师或研究者，正在探索信号处理在具体场景的实现细节。 用户提供的三篇参考文献很有价值：[1]是基础理论综述，[2]聚焦多传感器场景，[3]讨论噪声协方差自适应方法。需要特别注意相机AF系统的特殊需求——实时性要求高（每秒数十次对焦计算）、噪声环境复杂（机械振动/弱光干扰），这些在解释原理时要结合具体案例。 技术要点需要分层解析：先明确标准卡尔曼滤波的局限（固定噪声参数），再展开自适应机制。对于相机AF场景，重
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EIA-CEA 861B标准深入解析：时间与EDID技术

EIA-CEA 861B标准是美国电子工业联盟（Electronic Industries Alliance, EIA）和消费电子协会（Consumer Electronics Association, CEA）联合制定的一个技术规范，该规范详细规定了视频显示设备和系统之间的通信协议，特别是关于视频显示设备的时间信息（timing）和扩展显示识别数据（Extended Display Identification Data，简称EDID）的结构与内容。 在视频显示技术领域，确保不同品牌、不同型号的显示设备之间能够正确交换信息是至关重要的，而这正是EIA-CEA 861B标准所解决的问题。它为制造商提供了一个统一的标准，以便设备能够互相识别和兼容。该标准对于确保设备能够正确配置分辨率、刷新率等参数至关重要。 ### 知识点详解 #### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性 EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口（Digital Visual Interface，DVI）和后来的高带宽数字内容保护（High-bandwidth Digital Content Protection，HDCP）等技术的发展而出现的。该标准之所以重要，是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题，并确保消费者能有较好的体验。 #### Timing信息 Timing信息指的是关于视频信号时序的信息，包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式（如VESA标准模式）和特定的时序信息格式，使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。 #### EDID EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构，包含了关于显示设备能力的信息，如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备，并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率，实现即插即用（plug and play）功能。 EDID的结构包含了一系列的块（block），其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释，从而简化了显示设置的过程。 #### EIA-CEA 861B标准的应用 EIA-CEA 861B标准不仅适用于DVI接口，还适用于HDMI（High-Definition Multimedia Interface）和DisplayPort等数字视频接口。这些接口技术都必须遵循EDID的通信协议，以保证设备间正确交换信息。由于标准的广泛采用，它已经成为现代视频信号传输和显示设备设计的基础。 #### EIA-CEA 861B标准的更新 随着技术的进步，EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如，随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展，该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时，都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准，以确保兼容性。 #### 结论 EIA-CEA 861B标准是电子显示领域的一个重要规范，它详细定义了视频显示设备在通信时所使用的信号时序和设备信息的格式。该标准的存在，使得不同厂商生产的显示设备可以无缝连接和集成，极大地增强了用户体验。对于IT专业人士而言，了解和遵守EIA-CEA 861B标准是进行视频系统设计、故障诊断及设备兼容性测试的重要基础。
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【DFLauncher应用实战】：如何将DFLauncher融入矮人要塞并提升效率

# 摘要 DFLauncher是一款功能全面的游戏管理工具，旨在简化游戏安装、启动和维护过程。本文介绍了DFLauncher的基本使用方法，详细解析了其核心功能，包括游戏库管理、游戏配置优化、更新机制等。同时，文章探讨了DFLauncher在特定游戏“矮人要塞”中的集成应用，以及通过插件和脚本进行的高级定制。故障诊断与系统优化章节提供了实用的诊断方法和性能提升技巧。最后，本文展望了DFLauncher的未来发展方向，并鼓励社区贡献和用户反馈，以满足不断变化的用户需求。 # 关键字 DFLauncher；游戏管理工具；安装配置；性能优化；故障诊断；社区贡献；定制化扩展；网络功能集成 参考资源