如果你正在进行电费敏感数据，那这份资源绝对值得一看。这篇文章了如何电费数据，是在数据筛选和特征工程上，挺实用的。，文章详细了如何读取和加载数据，包括用 pandas 文件，如何给数据加入标签，保留工单记录等等。，还了如何离散数据，进行编码，并且如何时间数据、城市编码等。，文章还深入探讨了如何构建统计特征，真的适合做数据预和特征工程的初学者以及进阶者。哦，对了，这些数据时，你会学到一些用 numpy 和 pandas 编程的小技巧，超级有用。，这份指南虽然内容不算多，但每一部分都实用，拿来直接套用或者参考都挺合适的。
如果你想要更深入了解特征工程和数据，也可以参考一些相关文章，像是 Spark 特征指南，或者 机器学习特征工程数据离散化实践，都蛮不错的。