NILM-UKDALE的电器数据提取探索
本文基于学习分享——基于深度学习的NILM负荷分解（二）电器数据提取在这个基础上，参考nilmtk的手册，再深入理解代码
首先导入
import sys
sys.path.append('G:/Code/')from nilmtk import DataSet
import numpy as np
test = DataSet(r'G:\Code\DataSet\UKDALE\UK-DALE-2015\ukdale.h5')
building =1## 选择家庭house
test.set_window(start="18-03-2013")## 2013年3月18号之后的作为数据集
test_elec = test.buildings.elec
gt={}首先
test_elec = test.buildings.elec
这里的test是DataSet类型，test_elec是MeterGroup类型
接着是遍历
for meter in test_elec.submeters().meters:#首先 test_elec.submeters()返回的是除site_meters以外的新MeterGroup test_elec.submeters()的attribute即meters是一个list nilmtk文档的对应参考
至于list的元素是ElecMeters或者嵌入的MeterGroups
gen =next(meter.load())meter是ElecMeter类型，meter.load()返回是a generator of DataFrames,参考
values = gen.values此时gen是一个DataFrame
使用values属性从DataFrame返回一个ndarray
index = gen.index返回跟上面ndarry同样大小对应的一个DatatimeIndex
label = meter.label()参考，返回的是一个描述这个Meter的字符串。
i =0while(1):
name = label+str(i)if name notin gt:breakelse:
i +=1用于遍历同一种type的appliance但是不同的instance，比如light有0到14。
np.save('/Code/test/ukdale_eda/'+name,values)
gt=1print(values.shape,' ',index.shape)print('saving...', name)主要是把从DataFrame提取出来的ndarray(即此处的values)，根据不同用电器，保存在不同的numpy文件，字典gt用于遍历时候判断是否已遍历。
如for循环第一次遍历的结果，
第二次是Solar thermal pumping station
可以看到跟第一次的DataFrame大小不一样。
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