================================================== ================ 简介
该脚本为使用智能手机数据集 (v1.0) 的人类活动识别编译了一个干净的数据集。
对于这个练习,我们只使用了原始数据的平均值和标准偏差的信息。 但是,原始数据还提供了其他信息,这些信息列在原始文档的 features_info.txt 中。
编译数据涉及八个步骤:
下载并保存原始数据。
将训练数据集和测试数据集合并为一个数据集。
创建与原始数据一致的列名。
删除与均值和标准差无关的任何变量。
更改活动编号以匹配相应的名称。
将数据保存到单个数据框中,其中包含主题 ID (id)、活动名称 (activity name) 和给定变量的观察值。
在单独的数据帧 (df_2) 中,计算每个 avtivity 和每个主题的每个变量的平均值