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Aggregation of gas data

Primary LanguagePython

gas-aggregation

本仓库实现产生燃气数据的聚合信息。

1. 筛选、聚合数据

1.1 筛选、聚合数据算法

本算法实现将燃气数据进行每小时、每天、每月进行分类，并进行聚合。

  • 将燃气数据导入构造相应数据帧
  • 将时间信息转换成标准格式
  • 将第一条数据放入临时变量作为起始标准
  • 遍历数据帧，分别取出当前数据的小时、天、月信息，与临时变量的信息进行比对
  • 判断是否进入了新的小时、新的天、新的月
  • 若进入了新的的小时、新的天、新的月，将相应时间信息加入list
  • 用当前用气量减去临时变量中的用气量算出聚合数据，加入相应list
  • 将list组合构造数据帧，并输出到.csv文件

1.2 取时间方法

时间信息经过to_datetime函数转换成标准格式，类型为时间戳类型。

取时间方法为先取行数据，再通过列名取时间戳数据，最后取小时、天、月信息。

例如：

# 取第一条数据作为临时数据，此后该变量暂存，小时、日、月起始时间和用气量
hourTemp = dfInput.iloc[0]['Data_Date']
dayTemp = dfInput.iloc[0]['Data_Date']
monthTemp = dfInput.iloc[0]['Data_Date']
hourSumTemp = dfInput.iloc[0]['Working_Sum']
daySumTemp = dfInput.iloc[0]['Working_Sum']
monthSumTemp = dfInput.iloc[0]['Working_Sum']

通过测试，该方法比取数据帧列成员再取行信息的方法运行效率高。

在进行遍历时使用迭代器：

for row in dfInput.itertuples():
	...

使用迭代器遍历数据帧无法改变数据帧的信息，不过可以获得更高的运行效率。

2. 使用方法

  • 将多表具文件原始数据放入./data/xj_mdm／allin文件夹中
  • 将单表具文件原始数据放入./data/xj_mdm／multi文件夹中
  • 在gas-aggregation路径下，执行python main.py，增加参数获得不同的处理模式：-h显示帮助信息，-a处理多表具文件，-m处理单表具文件。
  • 聚合文件将会保存在./result/xj_result文件夹中