代码请访问github的个人储存库里下载，喜欢的给个Star喔。

实验要求：完成插补实验 实验工具： 1、excel表格 2、记事本txt文件 3.、pycharm 4、JBPCAfill.jar包

表格中含有None，#NULL!的字符，表示数据缺失，在表格统计数据个数时，字符None，#NULL!影响统计的数量，所以这些字符需要删除。代码在first包里的Prepare.py里。 思路：两个for循环对行和列进行扫描，遇到None或#NULL!字符，对其赋空值。

1、下载ycimpute库，里面含有EM算法的插值函数 2、插入’index’字段名，目的是后期为筛选出非空的数据进行文字转数字，最后根据index值还原顺序 2、地址和手机号码都是文本类型，而EM算法的插值函数要求特征值全部为数字类型，于是将文本标签转为数字 4、选定特征值， 5、使用ycimpute库里的EM()函数插值 6、将数字类型的地址和手机号转成文本标签 步骤思路图

代码操作如first包里的em.py所示，并且调用了toencoding.py代码

代码操作如first包里mice.py所示，直接调用ycimpute库里的MICE函数，代码操作思路与EM算法操作相似，只需将from ycimpute.imputer import EM 改from ycimpute.imputer.mice import MICE，调用MICE函数里的插补函数即可。

1、将txt文件转成csv表格，代码如two包里的txttocsv所示 2、观察表格中各个属性的特点，车牌号是单一的，而其他因素都会影响着车的速度，对于时间的处理，我选择了取间隔时间，当前时间与下一个的时间间隔代码在two包的Diff.py里。 3、测试集的代码位于two包里的share.py里， 此测试集代码可以保证每次运行都得到相同的测试集，找到测试集的下标并保存。并将其速度赋值为空。将测试集和训练集全部存入另一张表格。 4、对trafficflow21.csv里的特征值进行标准化处理

对于ppca算法，python2有直接安装的包，python3安装则会出错，于是我将ppca插值算法的包里函数直接复制粘贴到ppca.py里。对ppca插值算法的操作代码在two包的ppcamake.py里。分离出训练的特征值，进行标准化处理，对空值全部赋999操作，如two包的bpcapre.py所示，然后将转成txt文件。

在BPCA的jar包下载了JBPCAfill.jar，此包由Shigeyuki Oba所编写，此jar包作用是采用bpca算法对缺失的数据进行插补。此jar包的使用方法如图从网站截图而来。 将trafficflow23_filled.txt转成csv格式。

1.python2可直接导入下载的PPCA插值的代码库，python3导入出错，于是将将ppca包里的函数复制粘贴至two包的ppca.py里，ppcamake.py是调用ppca插值算法里的函数。

调用ycimpute里的EM模块即可。将测试集的特征值带进EM里的插值函数。返回插值处理后的特征值数据集。

代码如two包里的share.py所示，调用Plotfigure函数，如two包里的mainfunction.py所示，mainfunction.py通过调用ppcamake, emmake, bpcamake,share模块里的函数里的处理后的特征值数据集。进行可视化分析。bpca算法和EM算法插值的效果几乎相同，可见bpca算法最有效。

经验总结： 处理的数据存入表格，再进行操作，否则，会出现容易出现object类型 安装ycimpute库需要下载适合python版本的whl包

知识可以共享，数据打死也不会共享。