在机器学习项目中，经常面临数据分散在多个文件中的情况，有时甚至需要外部信息来进行适当的合并，以便准备最终的数据格式，用于模型训练。本文将探讨数据预处理和特征工程（特别是目标变量工程）是如何成为建模流程中最耗时的步骤。
首先，需要明确目标，并进行必要的数据导入。有三个数据集：站点数据、行程数据和天气数据。
站点数据包含71个分布在5个城市的站点信息。这些数据为提供了站点的基础信息，是后续数据合并和特征工程的重要基础。
行程数据中，注意到目标变量并未直接给出，而是需要通过起始和结束日期来创建起始和结束小时的特征，从而计算出每个站点在特定小时内的行程净变化率。这一步骤是创建目标变量的关键。
# 假设有以下Python代码来处理行程数据
import pandas as pd
# 读取行程数据
trip_data = pd.read_csv('trip_data.csv')
# 创建起始和结束小时的特征
trip_data['start_hour'] = pd.to_datetime(trip_data['start_date']).dt.hour
trip_data['end_hour'] = pd.to_datetime(trip_data['end_date']).dt.hour
# 计算净变化率
trip_data['net_rate'] = trip_data['end_rate'] - trip_data['start_rate']
创建了目标变量后，需要将所有相关属性合并到一个数据框架中。合并了站点和行程数据，创建了一个名为df_station_netrate的中间数据框架。