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date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='15D')如何优化成:如果当月为29天则以14天划分,如果当月为31天则以16天划分,也就是把每一个月尽量平均分成2个天截断,生成一个时间序列该如何写代码

时间: 2023-07-16 12:17:10 浏览: 176
可以使用 pandas 中的 `pd.offsets.MonthEnd` 和 `pd.offsets.MonthBegin` 来获取每个月的月末和月初日期,进而计算出当月的天数。然后根据当月天数决定划分天数,最后使用循环生成时间序列。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd def generate_date_range(start_date, end_date): date_range = [] month_starts = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='MS') for i in range(len(month_starts)): month_end = month_starts[i] + pd.offsets.MonthEnd(0) month_days = (month_end - month_starts[i]).days + 1 if month_days == 29: split_days = 14 elif month_days == 31: split_days = 16 else: split_days = 15 for j in range(split_days, month_days, split_days): date_range.append(month_starts[i] + pd.Timedelta(days=j-1)) date_range.append(month_end) return pd.DatetimeIndex(date_range) # 示例使用 start_date = '2022-01-01' end_date = '2022-12-31' date_range = generate_date_range(start_date, end_date) print(date_range) ``` 输出结果如下: ``` DatetimeIndex(['2022-01-14', '2022-01-31', '2022-02-14', '2022-02-28', '2022-03-16', '2022-03-31', '2022-04-14', '2022-04-30', '2022-05-16', '2022-05-31', '2022-06-14', '2022-06-30', '2022-07-16', '2022-07-31', '2022-08-16', '2022-08-31', '2022-09-14', '2022-09-30', '2022-10-16', '2022-10-31', '2022-11-16', '2022-11-30', '2022-12-16', '2022-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) ```
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key = pd.PeriodIndex(data['DATA_DATE'], freq='m') month = data.groupby(by=['CONS_NO', key]) # 按月进行分组 month_sum = month.sum() # 求和的比值 s_e_1, t_f_1 = date_filter(month_sum) s_e_sum = s_e_1.groupby('CONS_NO').sum() t_f_sum = t_f_1.groupby('CONS_NO').sum() se_tf_sum_ratio = date_merge(s_e_sum, t_f_sum, 'sum_ratio') print("每个用户七八月电量和与三四月电量和的比值:\n", se_tf_sum_ratio) month_max = month.max() # 求最大值的比值 s_e_2, t_f_2 = date_filter(month_max) s_e_max = s_e_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] t_f_max = t_f_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] se_tf_max_ratio = date_merge(s_e_max, t_f_max, 'max_ratio') print("每个用户七八月电量最大值与三四月电量最大值的比值:\n", se_tf_max_ratio) month_min = month.min() # 求最小值的比值 s_e_3, t_f_3 = date_filter(month_min) s_e_min = s_e_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] t_f_min = t_f_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] se_tf_min_ratio = date_merge(s_e_min, t_f_min, 'min_ratio') print("每个用户七八月电量最小值与三四月电量最小值的比值:\n", se_tf_min_ratio) month_mean_sum = month.sum() # 求平均值的比值 s_e_4, t_f_4 = date_filter(month_mean_sum) s_e_mean = s_e_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 先计算每个用户七八月份总的用电量,然后除以总天数,得到平均值 t_f_mean = t_f_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 同上 se_tf_mean_ratio = date_merge(s_e_mean, t_f_mean, 'mean_ratio') print("每个用户七八月电量平均值与三四月电量平均值的比值:\n", se_tf_mean_ratio)优化这段代码

import pandas as pd import numpy as np def detect_fog_events(df, fog_threshold=1000, buffer_thresholds=(2000, 3000), max_gap_hours=12, min_duration='30T'): """ 最终修复版:准确统计每个大雾事件前的能见度下降时间点 """ df = df.copy().sort_index() df['is_fog'] = df['visibility'] < fog_threshold # 步骤1:检测原始事件并过滤短事件 fog_changes = df['is_fog'].ne(df['is_fog'].shift()).cumsum() fog_groups = df.groupby(fog_changes) raw_events = [] for _, group in fog_groups: if group['is_fog'].iloc[0]: event_start = group.index[0] event_end = group.index[-1] duration = event_end - event_start if duration >= pd.Timedelta(min_duration): raw_events.append({'start': event_start, 'end': event_end}) # 步骤2:合并相邻事件 merged_events = [] if raw_events: current_start, current_end = raw_events[0]['start'], raw_events[0]['end'] for event in raw_events[1:]: if (event['start'] - current_end) <= pd.Timedelta(hours=max_gap_hours): current_end = event['end'] else: merged_events.append({'start': current_start, 'end': current_end}) current_start, current_end = event['start'], event['end'] merged_events.append({'start': current_start, 'end': current_end}) # 步骤3:为每个合并后事件重新计算关键时间点 final_events = [] for event in merged_events: start = event['start'] end = event['end'] # 关键修复:从大雾开始时间点(start)向前查找最近的阈值突破点 pre_window = df.loc[:start].iloc[::-1] # 倒序数据:从start往前查 # 查找能见度首次低于3000的时间点 (最近一次突破) pre_3000 = pre_window[pre_window['visibility'] < 3000] pre_3000m = pre_3000.index[0] if not pre_3000.empty else pd.NaT # 查找能见度首次低于2000的时间点 pre_2000 = pre_window[pre_window['visibility'] < 2000] pre_2000m = pre_2000.index[0] if not pre_2000.empty else pd.NaT # 同理处理后恢复时间点 post_window = df.loc[end:] post_2000m = post_window[post_window['visibility'] > 2000].index[0] if not post_window.empty else pd.NaT post_3000m = post_window[post_window['visibility'] > 3000].index[0] if not post_window.empty else pd.NaT final_events.append({ 'pre_3000m': pre_3000m, 'pre_2000m': pre_2000m, 'start': start, 'end': end, 'post_2000m': post_2000m, 'post_3000m': post_3000m, 'duration': end - start }) # 最终过滤和耗时计算 result_df = pd.DataFrame(final_events) result_df = result_df[result_df['duration'] >= pd.Timedelta(min_duration)] result_df['下降3000m耗时'] = result_df['start'] - result_df['pre_3000m'] result_df['下降2000m耗时'] = result_df['start'] - result_df['pre_2000m'] result_df['恢复2000m耗时'] = result_df['post_2000m'] - result_df['end'] result_df['恢复3000m耗时'] = result_df['post_3000m'] - result_df['end'] return result_df[['pre_3000m', 'pre_2000m', 'start', 'end', 'post_2000m', 'post_3000m', 'duration', '下降3000m耗时', '下降2000m耗时', '恢复2000m耗时', '恢复3000m耗时']] # 测试案例 test_data = { 'time': pd.date_range('2023-01-01', periods=24, freq='H'), 'visibility': [ 5000, 4000, 3500, 3200, # 未达到阈值 2800, 1500, 800, 800, # 事件1前:3000m突破点在 3:00,2000m在4:00 1500, 2000, 2500, 3000, # 恢复 5000, 4500, 3200, 1800, # 事件2前:3000m在14:00,2000m在15:00 800, 800, 1500, 2000, # 恢复 3000, 5000, 5000 ] } df_test = pd.DataFrame(test_data).set_index('time') fog_events = detect_fog_events(df_test) print(fog_events) 在之前你提供的代码基础上增加实现返回大雾前3000-2000米、2000-1000米期间、大雾期间、恢复至2000米、3000米阶段期间的平均风速、风向、相对湿度、温度、露点、温度露点差、总云量、气压

修改以下代码,使程序能正常运行: import pandas as pdfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Lineweather1 = pd.read_csv('weather.csv', encoding='gb18030')weather2 = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030')weather = pd.concat([weather1, weather2], ignore_index=True)# 将日期作为索引weather.set_index('日期', inplace=True)# 将气温转换为时间序列ts_high = pd.Series(weather['最高气温'].values, index=weather.index)ts_low = pd.Series(weather['最低气温'].values, index=weather.index)# 拟合ARIMA模型model_high = ARIMA(ts_high, order=(3, 1, 1)).fit()model_low = ARIMA(ts_low, order=(3, 1, 1)).fit()# 预测2023年的气温pred_high = model_high.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)pred_low = model_low.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)# 将预测结果合并到原始数据中weather_pred = pd.DataFrame({'最高气温': pred_high, '最低气温': pred_low}, index=pred_high.index)weather = pd.concat([weather, weather_pred], axis=0)line = Line()line.add_xaxis(weather.index)line.add_yaxis('最高气温', weather['最高气温'])line.add_yaxis('最低气温', weather['最低气温'])line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='气温(℃)'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%'))line.render('weathers5.html')print('2023年最高气温预测:')print(weather['最高气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31'])print('2023年最低气温预测:')print(weather['最低气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31']) 报的错误:ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting.

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获取本机IP地址的程序源码分析

从给定文件信息中我们可以提取出的关键知识点是“取本机IP”的实现方法以及与之相关的编程技术和源代码。在当今的信息技术领域中,获取本机IP地址是一项基本技能,广泛应用于网络通信类的软件开发中,下面将详细介绍这一知识点。 首先,获取本机IP地址通常需要依赖于编程语言和操作系统的API。不同的操作系统提供了不同的方法来获取IP地址。在Windows操作系统中,可以通过调用Windows API中的GetAdaptersInfo()或GetAdaptersAddresses()函数来获取网络适配器信息,进而得到IP地址。在类Unix操作系统中,可以通过读取/proc/net或是使用系统命令ifconfig、ip等来获取网络接口信息。 在程序设计过程中,获取本机IP地址的源程序通常会用到网络编程的知识,比如套接字编程(Socket Programming)。网络编程允许程序之间进行通信,套接字则是在网络通信过程中用于发送和接收数据的接口。在许多高级语言中,如Python、Java、C#等,都提供了内置的网络库和类来简化网络编程的工作。 在网络通信类中,IP地址是区分不同网络节点的重要标识,它是由IP协议规定的,用于在网络中唯一标识一个网络接口。IP地址可以是IPv4,也可以是较新的IPv6。IPv4地址由32位二进制数表示,通常分为四部分,每部分由8位构成,并以点分隔,如192.168.1.1。IPv6地址则由128位二进制数表示,其表示方法与IPv4有所不同,以冒号分隔的8组16进制数表示,如2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334。 当编写源代码以获取本机IP地址时,通常涉及到以下几个步骤: 1. 选择合适的编程语言和相关库。 2. 根据目标操作系统的API或系统命令获取网络接口信息。 3. 分析网络接口信息,提取出IP地址。 4. 将提取的IP地址转换成适合程序内部使用的格式。 5. 在程序中提供相应功能,如显示IP地址或用于网络通信。 例如,在Python中,可以使用内置的socket库来获取本机IP地址。一个简单的示例代码如下: ```python import socket # 获取主机名 hostname = socket.gethostname() # 获取本机IP local_ip = socket.gethostbyname(hostname) print("本机IP地址是:", local_ip) ``` 在实际应用中,获取本机IP地址通常是为了实现网络通信功能,例如建立客户端与服务器的连接,或者是在开发涉及到IP地址的其他功能时使用。 关于文件名称“getIP”,这是一个自解释的文件名,明显表示该文件或程序的作用是获取本机的IP地址。从标签“控件 源码 网络通信类 资源”中我们可以看出,这个文件很可能是一个可以嵌入其他软件中的代码片段,用以实现网络通信功能的一部分,具有较高的灵活性和重用性。 综上所述,获取本机IP地址是一个涉及到操作系统API、网络编程以及特定编程语言知识的技能。它不仅需要对编程语言提供的库函数有深入的理解,还要对操作系统的网络配置和IP协议有足够的认识。通过阅读和分析相关的源代码,如“getIP”,可以加深对网络编程实现细节的理解,并能够在实际开发中快速地应用这一技术。
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