from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") # 定义开始日期和结束日期的列名 start_date_col = test['合同开始日期'] end_date_col = test['合同截止日期'] # 定义新列名 new_col = '日期' # 遍历每一行数据 for index, row in test.iterrows(): start_date = row[start_date_col] end_date = row[end_date_col] date_list = [] # 判断开始日期在每月15号之前还是之后 if start_date.day <= 15: # 开始日期在每月15号之前，直接逐月累加 while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: # 开始日期在每月15号之后，推迟一个月再逐月累加 start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) # 在原表后追加新列 test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) # 输出结果 print(test)以上这段代码报错AttributeError: 'Series' object has no attribute 'day'，如何修改

时间: 2024-01-29 12:01:58 浏览: 148
这个错误通常是因为 `start_date_col` 和 `end_date_col` 被赋值为 Series 对象而不是列名。在 Pandas 中，当你使用 DataFrame 的列名来访问某一列时，返回的是一个 Series 对象。因此，在这种情况下，你应该直接将列名传递给 `start_date_col` 和 `end_date_col` 变量，而不是使用 Series 对象。 另外，你需要将 `start_date` 和 `end_date` 转换为 datetime 对象，以便你可以在它们上面调用 `day` 属性。你可以使用 Pandas 的 `to_datetime()` 函数将字符串列转换为 datetime 对象。例如： ``` python from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") # 定义开始日期和结束日期的列名 start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' # 定义新列名 new_col = '日期' # 遍历每一行数据 for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) # 将字符串转换为 datetime 对象 end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) # 将字符串转换为 datetime 对象 date_list = [] # 判断开始日期在每月15号之前还是之后 if start_date.day <= 15: # 开始日期在每月15号之前，直接逐月累加 while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: # 开始日期在每月15号之后，推迟一个月再逐月累加 start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) # 在原表后追加新列 test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) # 输出结果 print(test) ``` 这应该可以解决你遇到的问题。
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import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'...

请帮我确认程序的是否有问题：import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta def process_attendance(file_path): df = pd.read_excel(file_path) # 转换日期时间为标准格式 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.date df['打卡时间'] = pd.to_datetime(df['打卡时间']).dt.time df['状态'] = '' #创建状态列，并初始化 df.loc[df['闸机及进出状态'].str.contains('出', na=False), '状态'] = '出' df.loc[df['闸机及进出状态'].str.contains('进', na=False), '状态'] = '进' df['first time in'] = [df.groupby(['工号', '日期', '状态'])['打卡时间'].min().reset_index()] result = df return result result = process_attendance('H:\闸机.xlsx') result.to_excel('H:\统计结果.xlsx', index=False)

df = pd.read_excel(file_path) # 转换时间格式 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.date df['打卡时间'] = pd.to_datetime(df['打卡时间']).dt.time # 标记进出状态 df['状态'] = np.where(df['...

import randomfrom datetime import datetime, timedeltaimport pandas as pdstart_date = datetime(2018, 1, 1)end_date = datetime(2018, 12, 31)dates = []amounts = []for i in range((end_date - start_date).days + 1): date = start_date + timedelta(days=i) amount = random.randint(300, 6001) dates.append(date) amounts.append(amount)data = {'date': dates, 'amount': amounts}df = pd.DataFrame(data)print(df.head())

这段代码的功能是生成一个2018年的随机日期和随机金额的数据集，并将其存储在一个Pandas DataFrame中。代码本身没有语法错误，但是需要确保代码中引用的模块已经正确安装。需要注意的是，代码中使用了Python内置的...

import argparse import sys import json from datetime import datetime, timezone, timedelta import os import pandas as pd import re def timestamp_convert_to_date(timestamp_ms): """ 将毫秒时间戳转换为北京时间的日期字符串 """ if not timestamp_ms: return None timestamp_s = timestamp_ms / 1000 utc_time = datetime.fromtimestamp(timestamp_s, timezone.utc) beijing_time = utc_time + timedelta(hours=8) return beijing_time.strftime('%Y-%m-%d') if __name__ == "__main__": time = timestamp_convert_to_date(1741331728710) print (time) 我要精确到时分秒

import pandas as pd import re def timestamp_convert_to_date(timestamp_ms): """ 将毫秒时间戳转换为北京时间（精确到时分秒） 优化点：直接使用时区偏移计算，避免潜在时区转换问题 """ if not timestamp_...

import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta def read_electricity_data(file_path): """读取包含时间段和电价的Excel文件""" df = pd.read_excel(file_path) time_prices = [] for _, row in df.iterrows(): start_str = row['时间段'].split('-')[0].strip() start_time = datetime.strptime(start_str, "%H:%M") time_prices.append((start_time, row['电价'])) # 按时间排序 time_prices.sort(key=lambda x: x[0]) return time_prices def calculate_cost(start_time_str, t_run, time_prices): """计算电费总成本""" # 转换输入时间为datetime对象 start_time = datetime.strptime(start_time_str, "%H:%M") end_time = start_time + timedelta(minutes=t_run) total_cost = 0.0 current_time = start_time remaining = t_run # 剩余需要计算的时间（分钟） while remaining > 0: # 查找当前时间对应的电价区间 current_price = None for period in time_prices: if current_time >= period[0]: current_price = period[1] period_end = period[0] + timedelta(minutes=5) # 计算在当前电价时段的停留时间 stay_duration = min( (period_end - current_time).total_seconds() / 60, # 当前区间剩余时间 remaining # 剩余需要计算的时间 ) total_cost += stay_duration * current_price remaining -= stay_duration current_time += timedelta(minutes=stay_duration) return total_cost # 示例使用 if __name__ == "__main__": # 读取电价数据（假设Excel中有列：时间段、电价） time_price_data = read_electricity_data("electricity_prices.xlsx") # 测试案例 test_cases = [ ("00:03", 3), # 情况1：同一区间 ("00:03", 4), # 情况2：跨两个区间 ("00:03", 10) # 情况3：跨多个区间 ] for start_t, run_time in test_cases: cost = calculate_cost(start_t, run_time, time_price_data) print(f"开始时间 {start_t} 运行 {run_time}分钟，总电费：{cost:.2f}")

首先，用户的问题是关于使用Pandas和datetime模块读取电价数据并计算电费成本的代码。我需要先理解代码的结构和各个函数的作用，然后逐步解释给用户。 首先，用户给出了两个函数：read_electricity_data和calculate...

# # -*- coding: utf-8 -*- # 数据爬取文件 import scrapy import pymysql import pymssql from ..items import ErshoufanginfoItem import time from datetime import datetime,timedelta import datetime as formattime import re import random import platform import json import os import urllib from urllib.parse import urlparse import requests import emoji import numpy as np from DrissionPage import Chromium import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains from scrapy.http import TextResponse from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains from scrapy.http import TextResponse from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait # 二手房信息 class ErshoufanginfoSpider(scrapy.Spider): name = 'ershoufanginfoSpider' spiderUrl = 'https://gy.anjuke.com/sale/p{}/' start_urls = spiderUrl.split(";") protocol = '' hostname = '' realtime = False def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.realtime = realtime=='true' def start_requests(self): plat = platform.system().lower() if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'): connect = self.db_connect() cursor = connect.cursor() if self.table_exists(cursor, 's6036zs0_ershoufanginfo') == 1: cursor.close() connect.close() self.temp_data() return pageNum = 1 + 1 for url in self.start_urls: if '{}' in url: for page in range(1, pageNum): next_lin是用什么解析

代码开头有很多导入的库，比如scrapy、pymysql、pymssql，还有从items模块导入的ErshoufanginfoItem，还有一些处理时间和数据的库，比如datetime、re、random等。接着是各种浏览器驱动相关的导入，比如Chromium、...

import pandas as pd import datetime filePath="D:\\Mercy\\项目1\\工单环节明细列表2023-05-22.xlsx" link="中台支撑处理" linkName="业务支撑中心" timeLimit="00:10:00" data_frame=pd.read_excel(filePath,sheet_name="工单环节明细列表2023-05-22") data_frame["环节处理开始时间"] = pd.to_datetime(data_frame["环节处理开始时间"]) data_frame["环节处理结束时间"] = pd.to_datetime(data_frame["环节处理结束时间"]) data1=data_frame[(data_frame["环节名称"]==link) & (data_frame["环节处理人部门"]==linkName)] data2 = data_frame[(data_frame["环节名称"] == link) & (data_frame["环节处理人部门"] == linkName) & ((data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= pd.Timedelta(timeLimit))] # #及时率 # if len(data1)>0: # timelinessRate='{:.2%}'.format(len(data2)/len(data1)) # else: # timelinessRate=None print(data2) 提示报错TypeError: <class 'datetime.time'> is not convertible to datetime

这个错误的原因是因为在 (data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= pd.Timedelta(timeLimit) 这一行代码中，pd.Timedelta(timeLimit) 生成了一个 datetime.timedelta 对象，但是...

为了解决上述问题，以下是修改后的代码： python import hashlib import streamlit as st import sqlite3 import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta, time as datetime_time import threading from queue import Queue # 数据库配置 DB_PATH = "enterprise.db" MAIN_TABLE = "生产结果表" class ThreadSafeDB: """线程安全的数据库连接池""" _instance = None _lock = threading.Lock() def __new__(cls): with cls._lock: if not cls._instance: cls._instance = super().__new__(cls) cls._instance._connection_pool = Queue(maxsize=5) for _ in range(5): conn = sqlite3.connect( DB_PATH, check_same_thread=False, timeout=10 ) cls._instance._connection_pool.put(conn) return cls._instance def get_conn(self): return self._connection_pool.get() def return_conn(self, conn): self._connection_pool.put(conn) def get_db_connection(): """获取数据库连接（线程安全）""" db_pool = ThreadSafeDB() return db_pool.get_conn() @st.cache_data(ttl=3600, show_spinner=False) def fetch_production_data(params): """获取生产数据（线程安全版本）""" try: conn = get_db_connection() try: where_clause, args = build_base_query(params) base_query = f"SELECT * FROM {MAIN_TABLE}" if where_clause: base_query += f" WHERE {where_clause}" df = pd.read_sql(base_query, conn, params=args) return df finally: ThreadSafeDB().return_conn(conn) except Exception as e: st.error(f"数据库查询失败: {str(e)}") return pd.DataFrame() def build_base_query(params): """构建基础查询条件""" conditions = [] args = [] if params.get('unit'): conditions.append("机组名 = ?") args.append(params['unit']) if params.get('start_time'): conditions.append("生产开始时间 >= ?") args

return quick_sort([x for x in arr[1:] if x ]) + [pivot] + quick_sort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) 该实现特点： - 每次选取首元素作为基准（pivot） - 使用列表推导式分割数组 - 创建新列表实现...

import pandas as pd txt_data = pd.read_table('C:/Users/gongrui/Desktop/metro_data.txt',encoding='utf-8') txt_data.to_csv('data.txt') data = open('C:/Users/gongrui/PycharmProjects/pythonProject/data.txt') data.columns=['卡号','进站编号','进站时间','出站编号','出站时间','出站线路'] with open('C:/Users/gongrui/PycharmProjects/pythonProject/data.txt','r',encoding='utf-8') as fin: data = fin.readlines() data = data[data['出站时间'] > data['进站时间']] data['duration'] = data['出站时间'] - data['进站时间'] data = data[data['duration'] >= pd.Timedelta(minutes=5)] import pandas as pd data['进站时间'] = pd.to_datetime(data['进站时间']) data['出站时间'] = pd.to_datetime(data['出站时间']) morning_peak_data = data[(data['进站时间'].dt.hour >= 7) & (data['进站时间'].dt.hour < 9)] evening_peak_data = data[(data['进站时间'].dt.hour >= 17) & (data['进站时间'].dt.hour < 19)] morning_peak_count = len(morning_peak_data) evening_peak_count = len(evening_peak_data) data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) data.set_index('time', inplace=True) grouped_data = data.resample('30T') in_counts = grouped_data['inNums'].sum() out_counts = grouped_data['outNums'].sum() for i in range(len(in_counts)): print('时间段：{} - {}，进站人数总数：{}，出站人数总数：{}'.format(in_counts.index[i].time(), (in_counts.index[i] + pd.Timedelta(minutes=30)).time(), in_counts[i], out_counts[i])) in_top10 = data.groupby('卡号')['inNums'].sum().nlargest(10) out_top10 = data.groupby('卡号')['outNums'].sum().nlargest(10) print('全天进站人数最多的 10 个车站：') for i in range(len(in_top10)): print('进站编号：{}，进站人数：{}'.format(in_top10.index[i], in_top10[i])) print('全天出站人数最多的 10 个车站：') for i in range(len(out_top10)): print('出站编号：{}，出站人数：{}'.format(out_top10.index[i], out_top10[i]))

具体来说，代码通过读取名为'metro_data.txt'的数据文件，将其转换为csv格式，并对数据进行处理，包括筛选有效数据、计算进出站时长、按时间段分组统计进出站人数、按卡号分组统计进出站人数等。最后输出分析结果，...

Traceback (most recent call last): File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 354, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 409, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string ValueError: only leading negative signs are allowed During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\desktop\st_dbscan-master\demo\ais.py", line 32, in <module> df['BaseDateTime'] = pd.to_timedelta(df['BaseDateTime']) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\tools\timedeltas.py", line 124, in to_timedelta values = _convert_listlike(arg._values, unit=unit, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\tools\timedeltas.py", line 173, in _convert_listlike td64arr = sequence_to_td64ns(arg, unit=unit, errors=errors, copy=False)[0] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\arrays\timedeltas.py", line 991, in sequence_to_td64ns data = objects_to_td64ns(data, unit=unit, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\arrays\timedeltas.py", line 1100, in objects_to_td64ns result = array_to_timedelta64(values, unit=unit, errors=errors) File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 368, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 359, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 300, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.convert_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 409, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string ValueError: only leading negative signs are allowed 进程已结束,退出代码1

这个错误是由于pd.to_timedelta函数无法解析具有非法格式的时间间隔字符串导致的。根据错误信息，只允许在时间间隔字符串的开头使用负号。 为了解决这个问题，你需要确保df['BaseDateTime']列中的时间间隔字符...

import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta filePath="D:\\Mercy\\项目1\\工单环节明细列表2023-05-22.xlsx" link="中台支撑处理" linkName="业务支撑中心" timeLimit="00:10:00" # 将时间差转换为 timedelta 类型 time_limit = datetime.strptime(timeLimit, "%H:%M:%S").time() time_limit_delta = timedelta(hours=time_limit.hour, minutes=time_limit.minute, seconds=time_limit.second) data_frame=pd.read_excel(filePath,sheet_name="工单环节明细列表2023-05-22") data1=data_frame[(data_frame["环节名称"]==link) & (data_frame["环节处理人部门"]==linkName)] data2=data_frame[(data_frame["环节名称"] == link) & (data_frame["环节处理人部门"] == linkName) & ((data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= time_limit_delta)] # #及时率 if len(data1)>0: timelinessRate='{:.2%}'.format(len(data2)/len(data1)) else: timelinessRate=None print(data2) 提示报错TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta filePath="D:\\Mercy\\项目1\\工单环节明细列表2023-05-22.xlsx" link="中台支撑处理" linkName="业务支撑中心" timeLimit="00:10:00" # 将...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 5 2 from datetime import datetime, timedelta 4 # 读取原始数据 ----> 5 df = pd.read_excel('E:\GIS_data\LiangHu_data\lianghudiquqixiangshuju2010-2022.xlsx', encoding='utf-8') File E:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.<locals>._deprecate_kwarg.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File E:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

TypeError是一种常见的错误类型，通常表示代码中某些对象或数据类型与执行的操作不匹配。例如，如果尝试对整数进行除以字符串的操作，就会产生TypeError。解决TypeError的方法通常是检查代码中可能发生数据类型不...

请将其打包为一个exe文件，并添加对应运行需要的库。import numpy as np from datetime import datetime, time, timedelta import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill, Border, Side from openpyxl.utils import get_column_letter import os def add_next_day_records(df): def daily_deduplicate(df): def calculate_time_overlap(start1, end1, shift_type): def calculate_shift_duration(work_periods): def calculate_work_time_v2(df): def total_work_status(df): def process_attendance_data(input_path, output_path, filter_list): def format_attendance_report(output_path, exclude_columns=["匹配状态"]): def automated_processing(input_path): output_dir = os.path.dirname(input_path) output_path = os.path.join(output_dir, "考勤记录.xlsx") filter_list = ["8寸洁净电梯","CUB","F1","FabA12吨电梯","G4南门","G5","P1-5","P1-C区","P1一层106","P2-东","P2前台西侧闸机","P3五层A511","P4连廊闸机","北门卫","东门卫","西门卫"] # 需要排除的关键词 process_attendance_data(input_path, output_path, filter_list) format_attendance_report(output_path) if __name__ == "__main__": automated_processing("H:/闸机进出记录.xlsx")

from datetime import datetime, time, timedelta import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill, Border, Side from openpyxl.utils import ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data1 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区（200户以上）类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\煤改电用户功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) data2 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区（200户以上）类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\乡村居民生活用电功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) # 筛选用户并处理数据类型 user1 = data1[data1["用户/台区名称"] == "程玉林（煤改电）"] user2 = data2[data2["用户/台区名称"] == "胡晋雅"] # 预处理：确保数值类型 time_columns = user1.columns[8:-1] user1[time_columns] = user1[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) user2[time_columns] = user2[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) # 合并数据 combined = ( user1.set_index("数据日期")[time_columns] .add(user2.set_index("数据日期")[time_columns], fill_value=0) .groupby(level=0).sum() ) # 绘图设置 plt.figure(figsize=(15, 8)) for date in combined.index.unique(): daily_data = combined.loc[date] plt.plot( daily_data.values.astype(float), label=date.strftime("%Y-%m-%d") ) # 以下坐标设置保持不变 plt.xlabel("时间点（15分钟间隔）") plt.ylabel("总有功功率（kW）") plt.title("7×24小时功率叠加图") plt.xticks( range(0, 96, 4), [f"{i//4}:{i%4*15:02d}" for i in range(0, 96, 4)], rotation=45 ) plt.legend() plt.grid() plt.tight_layout() plt.show()所有天数的数据合并成一条线，即所有时间点连起来。如果数据是7天，每天96点，合并后变成7*96=672点，横坐标可能需要调整。

time_points = user_data.columns[8:-1].astype(int) # 转换为长格式 melted = user_data.melt( id_vars=["数据日期"], value_vars=time_points.astype(str), var_name="时间点", value_name="功率" ) # ...

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码 优化

import pandas as pd import datetime def data_processing(data): # 将日期转换为 datetime 对象 data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y/%m/%d %H:%M') data.set_index('date', inplace=True...
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基于边折叠的网格快速简化

Fast mesh simplification via edge collapsing This project contains an implementation of a "multiple choice" mesh simplfication algorithm. Over a number of iterations a random fraction of the total edges in the supplied mesh are processed with a subset of these processed edges collapsed (the lowest scoring collapses win when a collision occurs). The only non-standard dependency is the qef_simd.h single file header which you can find in my "qef" project, a version is also included here.
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（分享）虚拟激光键盘设计制作原理+源代码-电路方案

前言: 自1999年发布第一只浏览传感器以来，其光学鼠标传感器的出货量已经突破6亿只。Avago开创了应用于鼠标的光学传感技术，并向全球各大LED和激光鼠标制造商提供从入门级到下一代的光学和激光鼠标传感器，继续引领市场潮流。Avago Technologies（安华高科技）是为先进的通信、工业和商业等应用领域提供创新的半导体解决方案的领导厂商，成为激光技术应用中的佼佼者。 虚拟激光键盘设计介绍: 激光投射键盘相信大家之前也有所听说，他通过光学手段，将计算机键盘的画面通过激光投影到任意的平面上（如桌面）上，并且允许操作者像使用真实键盘那样进行输入操作。 虚拟激光键盘设计方案概述: 我们的设计基于了PC机上进行的计算机视觉来处理按键事件。采用了一个由摄像头和激光器组成的测距系统工作。 本设计所需要的硬件非常简单，只需要3个核心部件即可实现:一个摄像头、一个激光器以及投射键盘图案的投射激光。这也是正是低成本的奥秘所在了。 当用户在桌上“按下”一个虚拟的按键后，手指上反射的激光信号会被摄像头捕捉。随后安装在PC/Mac上的信号处理软件就会进行最核心的工作:通过反射的激光光斑定位用户的指尖位置，并求出对应的按键: 虚拟激光键盘效果图如下: 视频演示: 虚拟激光键盘原理分析: 在具体介绍实现过程前，我们首先需要分析这类激光投影键盘的工作原理以及给出解决问题的思路，这样也可方便大家举一反三。首先需要解决的核心问题有这么两个: 如何产生键盘的画面？ 如何检测键盘输入事件？ 产生键盘画面 对于产生键盘画面，可能很多人认为这种画面是通过激光+高速光学振镜来得到的。这种方式虽然在技术上是完全可行的，但由于需要采用精密的机械部件，成本非常高，并且也难以做成轻便的产品。 通过光学振镜扫描产生的激光投影画面截图 实际上在激光投影键盘产品中，这类画面往往是通过全息投影技术得到的。激光器通过照射先前保存有键盘画面的全息镜片的方式在目标平面上产生相应的画面。这种方式的成本非常低廉，市面销售的激光笔常配备的投影图案的镜头也是用这种原理产生的。 不过这类全息投影方式对于DIY来说仍旧不现实，幸好得益于目前网络的便利——通过网购可以直接买到用于产生激光键盘画面的全息投影设备了，且成本在￥50以内。 更多详细介绍详见附件内容。

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cc65 Windows完整版发布：6502 C开发工具

cc65是一个针对6502处理器的完整C编程开发环境，特别适用于Windows操作系统。6502处理器是一种经典的8位微处理器，于1970年代被广泛应用于诸如Apple II、Atari 2600、NES（任天堂娱乐系统）等早期计算机和游戏机中。cc65工具集能够允许开发者使用C语言编写程序，这对于那些希望为这些老旧系统开发软件的程序员来说是一大福音，因为相较于汇编语言，C语言更加高级、易读，并且具备更好的可移植性。 cc65开发工具包主要包含以下几个重要组件： 1. C编译器：这是cc65的核心部分，它能够将C语言源代码编译成6502处理器的机器码。这使得开发者可以用高级语言编写程序，而不必处理低级的汇编指令。 2. 链接器：链接器负责将编译器生成的目标代码和库文件组合成一个单独的可执行程序。在6502的开发环境中，链接器还需要处理各种内存段的定位和映射问题。 3. 汇编器：虽然主要通过C语言进行开发，但某些底层操作仍然可能需要使用汇编语言来实现。cc65包含了一个汇编器，允许程序员编写汇编代码段。 4. 库和运行时：cc65提供了一套标准库，这些库函数为C语言提供了支持，并且对于操作系统级别的功能进行了封装，使得开发者能够更方便地进行编程。运行时支持包括启动代码、中断处理、内存管理等。 5. 开发工具和文档：除了基本的编译、链接和汇编工具外，cc65还提供了一系列辅助工具，如反汇编器、二进制文件编辑器、交叉引用器等。同时，cc65还包含丰富的文档资源，为开发者提供了详尽的使用指南、编程参考和示例代码。 cc65可以广泛用于学习和开发6502架构相关的软件，尤其适合那些对6502处理器、复古计算机或者早期游戏系统有兴趣的开发者。这些开发者可能想要创建或修改旧式游戏、系统软件、仿真器，或者进行技术研究和学习。 尽管cc65是一个功能强大的工具，但它也要求开发者对目标平台的硬件架构和操作系统有足够的了解。这是因为6502并非现代处理器，它对内存访问、I/O操作和中断管理等有着特殊的限制和要求。因此，使用cc65需要开发者具备一定的背景知识，包括但不限于6502指令集、内存映射、硬件寄存器操作等方面的内容。 此外，cc65针对Windows平台进行了优化和封装，使得它可以在Windows操作系统上无缝运行，这对于习惯于Windows环境的用户是一个好消息。不过，如果用户使用的是其他操作系统，可能需要通过相应的兼容层或虚拟机来运行Windows环境，以便使用cc65工具。 总的来说，cc65提供了一种相对简单的方式来开发运行在6502处理器上的软件。它极大地降低了开发难度，使得更多的人能够接触和参与到基于6502平台的软件开发中来，为这个历史悠久的平台注入了新的活力。
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