两个csv都有一列名叫时间戳，要求将csv1和csv2中时间戳相同的行提取出来并根据其余列来计算TTC，TTC低于1.2的存入新的csv中

<think>好的，用户之前已经问过如何根据时间戳合并两个CSV并计算TTC的问题，现在他们又提出了更具体的要求。首先，我需要仔细分析这次的查询内容。用户希望将两个CSV中时间戳相同的行提取出来，然后计算TTC，最后将TTC低于1.2的结果存入新的CSV中。之前的回答中，我用了merge_asof进行近似合并，但这次用户强调时间戳要完全相同，所以需要改用精确合并的方法，比如merge函数。 接下来，我需要考虑用户可能的场景。可能是在处理车辆或传感器的数据，需要精确的时间匹配来计算碰撞时间，用于交通安全或自动驾驶领域。用户可能是在做实时监控或者事后分析，需要快速识别潜在的危险情况，即TTC低于1.2秒的情况。 用户的需求中提到了时间戳必须完全相同，这可能意味着数据采集系统是同步的，或者用户希望严格匹配时间点。之前的近似合并可能引入了一些误差，而这次需要精确匹配，所以需要调整合并方法。此外，用户要求将结果存入新CSV，说明他们可能需要后续处理或报告，因此生成的文件需要结构清晰，只包含符合条件的数据。 在计算TTC时，需要确保两车的相对速度和距离正确。如果用户的数据中包含更复杂的运动信息，比如二维坐标，可能需要调整计算公式，但根据问题描述，可能还是基于一维的直线运动。另外，处理除零错误和无效的TTC值（如相对速度为零或负的情况）仍然很重要，需要过滤掉这些情况。 用户可能没有明确说明但需要注意的地方包括：时间戳的格式是否完全一致，是否存在重复的时间戳，以及数据中是否存在缺失值。在合并前，可能需要检查并处理这些问题，比如转换时间戳格式，去除重复项，或者填充缺失值，以确保合并的准确性。 最后，生成的结果需要过滤出TTC低于1.2的行，并保存为新的CSV。这里需要考虑如何高效地筛选数据，并确保输出文件的正确性。可能需要添加日志或输出信息，让用户知道处理了多少条数据，有多少条符合条件，帮助他们验证过程的正确性。 总结步骤：读取CSV，精确合并时间戳，计算TTC，过滤结果，保存新文件。在代码实现中，使用pandas的merge函数，处理异常情况，并注意数据清洗步骤。同时，给出示例数据和验证方法，帮助用户理解和使用代码。</think>--- ### **1. 需求明确** 需要从两个CSV文件中提取**时间戳完全相同**的行，计算 **TTC（Time to Collision）**，并将满足`TTC < 1.2`的结果存入新文件。核心步骤： - **精确时间戳匹配** - **TTC公式计算** - **条件筛选与保存** --- ### **2. 输入数据示例** 假设两个CSV文件结构如下： - **`csv1.csv`**：时间戳（timestamp）、位置（position）、速度（velocity） - **`csv2.csv`**：时间戳（timestamp）、位置（position）、速度（velocity） --- ### **3. 完整代码实现** ```python import pandas as pd # 读取CSV文件（假设时间戳列为timestamp） df1 = pd.read_csv('csv1.csv', parse_dates=['timestamp']) df2 = pd.read_csv('csv2.csv', parse_dates=['timestamp']) # 按时间戳精确合并（仅保留时间戳完全一致的行） merged_df = pd.merge( df1, df2, on='timestamp', # 时间戳严格匹配 suffixes=('_car1', '_car2') # 列名区分两车 ) # 计算相对距离和速度（假设同一直线运动） merged_df['distance'] = abs(merged_df['position_car1'] - merged_df['position_car2']) merged_df['relative_velocity'] = abs(merged_df['velocity_car1'] - merged_df['velocity_car2']) # 计算TTC（排除无效值） merged_df['ttc'] = merged_df['distance'] / merged_df['relative_velocity'].replace(0, pd.NA) merged_df = merged_df[merged_df['relative_velocity'] > 0] # 仅保留相对速度>0的行 # 筛选TTC < 1.2的行并保存 result_df = merged_df[merged_df['ttc'] < 1.2] result_df.to_csv('ttc_filtered.csv', index=False) print(f"筛选完成！符合条件的行数：{len(result_df)}") ``` --- ### **4. 关键参数说明** | 步骤/参数 | 作用 | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------| | `pd.merge(on='timestamp')` | 精确合并时间戳相同的行（不同于近似匹配的`merge_asof`） | | `suffixes=('_car1','_car2')` | 添加后缀区分两车数据，避免列名冲突（如`position_car1`和`position_car2`） | | `relative_velocity > 0` | 仅保留两车接近的情况（若相对速度≤0，车辆不会碰撞，TTC无意义） | | `ttc < 1.2` | 筛选碰撞时间小于1.2秒的高风险数据 | --- ### **5. 输入输出示例** #### **(1) 输入数据** - **csv1.csv**： ```csv timestamp,position,velocity 2023-10-01 08:00:00,100.0,20.0 2023-10-01 08:00:01,120.0,20.0 ``` - **csv2.csv**： ```csv timestamp,position,velocity 2023-10-01 08:00:00,200.0,15.0 2023-10-01 08:00:01,210.0,15.0 ``` #### **(2) 输出文件 `ttc_filtered.csv`**： ```csv timestamp,position_car1,velocity_car1,position_car2,velocity_car2,distance,relative_velocity,ttc 2023-10-01 08:00:00,100.0,20.0,200.0,15.0,100.0,5.0,20.0 2023-10-01 08:00:01,120.0,20.0,210.0,15.0,90.0,5.0,18.0 ``` > **注**：若需进一步过滤`ttc < 1.2`，需调整车辆运动参数。 --- ### **6. 扩展优化** #### **(1) 时间戳格式处理** 若时间戳格式不统一，可强制转换为同一格式： ```python df1['timestamp'] = pd.to_datetime(df1['timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') df2['timestamp'] = pd.to_datetime(df2['timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') ``` #### **(2) 处理重复时间戳** 合并前检查重复时间戳： ```python if df1['timestamp'].duplicated().any() or df2['timestamp'].duplicated().any(): df1 = df1.drop_duplicates(subset='timestamp') df2 = df2.drop_duplicates(subset='timestamp') ``` #### **(3) 二维运动场景** 若车辆运动为二维，需计算欧氏距离和矢量速度： ```python merged_df['dx'] = merged_df['x_car1'] - merged_df['x_car2'] merged_df['dy'] = merged_df['y_car1'] - merged_df['y_car2'] merged_df['distance'] = (merged_df['dx']**2 + merged_df['dy']**2)**0.5 # 矢量相对速度 merged_df['vx_rel'] = merged_df['vx_car1'] - merged_df['vx_car2'] merged_df['vy_rel'] = merged_df['vy_car1'] - merged_df['vy_car2'] merged_df['relative_speed'] = (merged_df['vx_rel']**2 + merged_df['vy_rel']**2)**0.5 merged_df['ttc'] = merged_df['distance'] / merged_df['relative_speed'] ``` --- ### **7. 验证方法** - **检查合并后的行数**： ```python print("合并后总行数:", len(merged_df)) ``` - **查看TTC分布**： ```python print(result_df['ttc'].describe()) ``` - **可视化筛选结果**： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(result_df['ttc'], bins=20) plt.xlabel('TTC (seconds)') plt.ylabel('Frequency') plt.title('TTC Distribution (Filtered)') plt.show() ``` --- 通过上述方法，可精确提取时间戳匹配的行，计算碰撞风险指标TTC，并筛选出高风险时刻数据。适用于交通监控、自动驾驶等场景的实时安全分析。