机器学习笔记七-----------------使用Prophet（时间序列模型）预测家用电量的数据的笔记二------使用数据集预测

注意是读入上一章清晰后的CSV的文件

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = pd.read_csv('household_power_consumption.csv', header=0, 
                   infer_datetime_format=True, engine='c',
                   parse_dates=['datetime'], index_col=['datetime'])

前面的数据是以分钟为单位的，所有需要将时间整合为以小时为单位的值：

hour_data = dataset.resample('H').sum()
hour_data.head(10)

 并检查数据的质量

#查看缺失值
hour_data.isna().sum()

    转换好的数据没有问题后可以进行保存成新的.csv。由于考虑到数据量大的问题，先拿总的有功公功率的数据进行后面的预测。首先将有功功率进行保存。