import pandas as pd
import  numpy as npdata = pd.read_csv('zhenjiang_power.csv')  # 读取负荷
data.loc['record_date']=pd.to_datetime(data['record_date'])#将record_date转换为时间格式print('data\n',data)# 实现按照用户ID分组,然后对其中一列映射到0-1区间
def ratings_norm(df):"""@param df:每个用户分组的dataframe"""min_value = df["power_consumption"].min()max_value = df["power_consumption"].max()MIN=0MAX=1df["Rating_norm"] = df["power_consumption"].apply(lambda x: MIN+(MAX-MIN)/(1+max_value-min_value)*(x-min_value))return df#(1+max_value-min_value) 为了防止分母为0的情况出现ratings = data.groupby("user_id").apply(ratings_norm)print('----11111111111111111-----')
print('ratings\n',ratings)

作者:电气 余登武

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