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实现Python代码,在一个室内空间,有两个入口。探测器部署在每个入口,以检测进入和离开空间的人。根据收集到的数据,实现Python代码, 1、计算每5分钟该地点的人数增减。 输入:2个csv文件的检测数据(入口_A. csv和入口_b . csv)。 输出:一个有三列的csv文件。第一列是5分钟间隔的开始时间,第二列是5分钟间隔的结束时间,第三列是人数。2、计算每5分钟有多少人在这个地方。 输入:2个csv文件的检测数据(入口_A. csv和入口_b . csv)。 输出:一个有两列的csv文件。第一列是计数时间戳,第二列是空间中相应时间戳的人数计数

时间: 2023-03-31 16:02:33 浏览: 150
好的,我可以回答这个问题。以下是Python代码的实现: ```python import pandas as pd # 读取入口A和入口B的检测数据 data_a = pd.read_csv('入口_A.csv') data_b = pd.read_csv('入口_B.csv') # 合并两个数据集 data = pd.concat([data_a, data_b]) # 将时间戳转换为datetime格式 data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'], unit='s') # 按照5分钟间隔进行统计 interval = '5T' start_time = data['timestamp'].min().floor(interval) end_time = data['timestamp'].max().ceil(interval) time_range = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq=interval) # 计算每个时间段的人数增减 result1 = pd.DataFrame(columns=['start_time', 'end_time', 'count']) for i in range(len(time_range) - 1): start = time_range[i] end = time_range[i + 1] count = ((data['timestamp'] >= start) & (data['timestamp'] < end)).sum() result1.loc[i] = [start, end, count] # 计算每个时间点的人数 result2 = pd.DataFrame(columns=['timestamp', 'count']) for t in time_range: count = ((data['timestamp'] >= t) & (data['timestamp'] < t + pd.Timedelta(interval))).sum() result2.loc[len(result2)] = [t, count] # 将结果保存为CSV文件 result1.to_csv('人数增减.csv', index=False) result2.to_csv('人数计数.csv', index=False) ``` 希望这个代码可以帮到你!
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