Orange3数据预处理(公式组件)

已于 2024-03-19 08:27:30 修改
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文章标签： python Orange3 数据可视化 预处理 数据挖掘
于 2024-03-19 08:25:54 首次发布
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公式 


        为您的数据集添加新特征。

输入
数据：输入数据集 

输出
数据：带有额外特征的数据集 

公式组件允许通过使用用户定义的表达式来计算新列。结果列可以是分类的、数值的或文本的。

对于数值变量，只需提供名称和表达式。

1.构建变量列表 
2.添加或删除变量 
3.新特征名称 
4.Python表达式 
5.选择一个特征 
6.选择一个函数 
7.生成报告 
8.点击发送以传达更改 

以下示例显示了如何构建一个分类变量：
如果“sepal length”（萼片长度）小于6，其值为“lower”，至少为6但小于7时为“mid”，否则为“higher”。
注意需要将空格替换为下划线（sepal_length）。

1.变量定义列表 
2.添加或删除变量 
3.新特征名称 
4.Python表达式 
5.如果勾选，该特征将被置于元属性中 
6.在表达式中选择一个特征 
7.在表达式中选择一个函数 
8.可选的值列表，用于定义它们的顺序 

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给出图像式的操作，不太会代码
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<think>好的，现在我要处理用户的问题，他们有很多数据，不知道应该选哪些行，怎么处理，而且需要详细的指导，但不太会代码，想要图像式的操作步骤。用户之前已经得到了一个包含MATLAB代码的详细步骤指南，但现在他们需要更直观的、不需要编程的方法。我需要转换思路，从代码转向图形界面工具，比如Excel、Python的可视化库或者专门的数据分析软件如MATLAB的App Designer、Tableau等。 首先，用户的核心需求是数据筛选和预处理，但不需要写代码。所以我要考虑如何用图形化工具实现类似的功能。比如在Excel中使用筛选功能、图表来识别异常值，或者用Python的Pandas和Matplotlib结合Jupyter Notebook进行交互式操作，但用户可能不会代码，所以可能需要更简单的工具，比如Excel或图形化数据分析软件。 接下来，我需要分解用户的问题：选择哪些行（数据筛选）和处理步骤（预处理）。在之前的回答中，步骤包括选择稳态区间、排除异常、标准化、去趋势、滤波、分段平均等。现在需要用图形化的方法完成这些步骤。 首先，数据筛选部分。用户需要识别出数据中的稳态区间，避开瞬态和异常。图形化操作可能需要绘制时间序列图，通过可视化找到平稳的部分，手动选择起始和结束点。比如在Excel中插入折线图，查看数据波动，然后选择时间段。或者使用类似MATLAB的Plot工具，用鼠标拖动选择区间。 然后是异常值处理。在图形化工具中，可能需要通过统计图表（如移动标准差曲线）来识别异常区域，然后用插值或删除的方法处理。例如，在Excel中计算移动平均和标准差，绘制上下限，识别异常点，手动或自动过滤。 预处理步骤中的标准化、去趋势、滤波等，在图形化工具中可能需要使用内置的数据处理功能。例如，Excel中的“数据分析”工具包可以进行标准化（Z-score），去趋势可能需要对数据进行回归分析，然后减去趋势线。滤波可能需要用第三方插件或软件内置的滤波功能，比如使用Butterworth滤波器，但图形化操作可能较为复杂，可能需要指导用户如何设置参数。 数据分段和平均可能需要将数据分成等长的段，计算每段的平均值。在Excel中，可以通过添加辅助列标记段号，然后使用数据透视表或公式计算每段的平均值。 质量验证部分，用户需要比较处理前后的数据，可以通过绘制重叠的图表，或者计算统计指标如峰峰值变化率，在Excel中使用公式计算这些指标。 另外，用户可能不熟悉这些工具的具体操作，所以需要给出逐步的截图示例或详细的操作路径。但考虑到无法提供实际截图，需要用文字描述每个步骤的界面操作，比如点击哪些菜单，选择哪些选项，如何设置参数等。 可能的挑战是如何在图形化工具中实现复杂的处理步骤，比如带通滤波，这在Excel中可能比较困难，可能需要借助其他软件或插件。这时候可能需要推荐用户使用更专业的图形化数据分析软件，如OriginLab、MATLAB的App Designer、或者在线工具如Plotly，这些工具提供更高级的数据处理功能，并且有图形界面。 同时，需要考虑到用户的技术水平，避免使用过于专业的术语，操作步骤要详细且易于跟随。例如，在Excel中去趋势，可以指导用户添加趋势线，获取公式，然后手动计算去趋势后的值。 最后，总结出一个结构化的指南，分步骤说明每个处理阶段在图形化界面中的操作方法，可能包括：数据导入、可视化筛选、异常处理、标准化、去趋势、滤波、分段平均、结果验证等步骤，每个步骤详细说明如何在常用软件（如Excel）中实现，或推荐使用哪些用户友好的工具。</think>以下是针对**非编程用户**的图形化数据筛选与预处理操作指南，通过常见软件（Excel、OriginLab等）实现关键步骤： --- ### **一、数据筛选与清洗（以Excel为例）** #### **步骤1：可视化识别有效区间** 1. **导入数据** - 将时间（time）和信号（response）分别放入A列和B列 - **操作路径**：`文件 → 打开 → 选择数据文件` 2. **绘制时域波形** - 选中数据区域 → 点击菜单栏`插入 → 折线图` - **目标**：观察信号中的稳态区间（波动平稳）和异常段（尖峰或骤降） - **示例图**： ![时域波形示意图](https://via.placeholder.com/600x200?text=稳态区间：波动规律的区域；异常段：明显尖峰或信号丢失) 3. **手动截取有效数据** - 放大图表 → 记录稳态段的起始和结束时间（如20秒到80秒） - 筛选对应时间行：选中A列 → `数据 → 筛选` → 设置时间范围 --- #### **步骤2：异常值自动标记** 1. **计算滑动标准差** - 在C列输入公式（假设数据从第2行开始）： ```excel =STDEV.S(B2:B101) # 计算每1秒（假设fs=100Hz）数据的标准差 ``` - 拖动填充公式至整列 2. **绘制标准差曲线** - 选中C列数据 → `插入 → 折线图` - **判定逻辑**：标记标准差突增的区域为异常段 3. **过滤或插值异常点** - **方法1（删除）**：选中异常段行 → 右键`删除行` - **方法2（插值）**： - 在D列输入公式（以线性插值为例）： ```excel =IF(C2>阈值, (B1+B3)/2, B2) # 阈值设为3倍标准差中值 ``` --- ### **二、数据预处理（以OriginLab为例）** #### **步骤1：标准化处理** 1. **导入清洗后的数据** - 菜单栏`文件 → 导入 → Excel`，选择处理后的数据文件 2. **Z-score标准化** - 选中信号列 → 右键`设置列值` → 输入公式： ```origin (col(B) - mean(col(B))) / std(col(B)) ``` --- #### **步骤2：消除趋势项** 1. **多项式拟合去趋势** - 菜单栏`分析 → 拟合 → 多项式拟合` - 设置阶数（通常选3阶） → 点击`确定`生成拟合曲线 - **操作示意图**： ![去趋势示意图](https://via.placeholder.com/600x200?text=原始信号(蓝色)+拟合趋势(红色)→去趋势后信号(绿色)) 2. **计算残差（去趋势后信号）** - 在结果工作表中，用原始信号减去拟合值列 --- #### **步骤3：带通滤波** 1. **设计滤波器** - 菜单栏`分析 → 信号处理 → FIR滤波器设计` - 选择`带通` → 设置截止频率（如1Hz和20Hz） - **参数示例**： ![滤波器设置界面](https://via.placeholder.com/400x300?text=滤波器类型：Butterworth+阶数：4+频率范围：1-20Hz) 2. **应用滤波** - 选中去趋势后的信号列 → 点击`应用`生成滤波后数据 --- ### **三、分段平均降噪（以Python+Jupyter交互为例）** > *无需编程，通过Orange等可视化工具实现* 1. **数据分段** - 在Orange中导入数据 → 添加`Partition`组件 - 设置分段长度（如5秒 → `固定大小=5*fs`） 2. **计算段平均** - 连接`Aggregate`组件 → 选择`Mean`作为聚合函数 - **流程示意图**： ![Orange工作流](https://via.placeholder.com/600x200?text=原始数据→Partition→Aggregate→输出平均信号) --- ### **四、质量验证（对比可视化）** | 验证方法 | 操作步骤 | |-------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **时域对比** | 在OriginLab中叠加原始信号与处理后信号，调整透明度观察波形一致性 | | **频域分析** | 对两者分别做FFT（`分析 → FFT`），对比主要频率成分是否保留 | | **统计指标** | 在Excel中计算处理前后的峰峰值、方差，验证降噪效果（公式：`=MAX()-MIN()`） | --- ### **五、推荐工具对比** | 工具 | 适合场景 | 关键功能 | |-------------|------------------------------|---------------------------------------| | **Excel** | 快速筛选、简单插值 | 数据筛选、公式计算、基础图表 | | **OriginLab** | 专业信号处理与可视化 | 带通滤波、多项式拟合、FFT分析 | | **Orange** | 无代码数据分段与聚合 | 拖拽式工作流、自动分段平均 | | **Tableau** | 交互式异常检测 | 动态阈值标记、多维度数据关联分析 | --- ### **六、常见问题解决** 1. **如何判断滤波参数是否合理？** - **操作**：在OriginLab中调整截止频率，实时观察滤波后波形，确保目标频率成分（如设备转速对应频率）不被衰减 2. **数据分段后出现断点怎么办？** - **方法**：在Orange的`Partition`组件中勾选`重叠窗口`（如50%重叠），平滑过渡分段 3. **标准化导致信号幅度过小？** - **检查**：确认是否误用归一化（缩放到[0,1]）而非标准化（Z-score），重新选择公式 --- 通过以上图形化操作，即使不编写代码，也能完成专业级数据处理。建议先从**小样本数据**逐步验证每个步骤效果，再扩展到全数据集。
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