卡号, 进站编号, 进站时间, 进站线路, 出站编号, 出站时间, 出站线路 S010xxxxxx05764320,0122,15:09:00,01,1351,13:56:31,13 S010xxxxxx24535560,9705,13:37:00,97,0201,14:38:23,02 S010xxxxxx54576320,0105,07:39:00,01,0201,08:18:13,02 S010xxxxxx07392730,9321,15:14:00,93,0439,15:23:25,04 S010xxxxxx97776930,0216,07:58:00,02,0201,08:10:12,02 S010xxxxxx73598630,0931,08:07:00,09,0201,08:33:03,02 S010xxxxxx52714840,0114,08:29:00,01,0201,08:41:16,02 S010xxxxxx01979600,0123,09:53:00,01,0201,10:32:13,02 S010xxxxxx09069140,0104,15:08:00,01,0104,13:50:18,01 S010xxxxxx95262390,0463,08:08:00,04,0201,08:33:17,02 S010xxxxxx07555490,1015,07:48:00,10,0813,10:13:19,08 S010xxxxxx07231460,9525,08:40:00,95,9525,08:40:23,95 S010xxxxxx67155570,1051,07:32:00,10,0201,08:16:10,02 S010xxxxxx76176560,9711,08:30:00,97,0201,09:49:04,02 S010xxxxxx07396920,0465,19:48:00,04,0929,13:55:01,09 S010xxxxxx05692400,0000,14:44:00,00,0651,16:44:22,06 S010xxxxxx69720040,0120,17:25:00,01,0201,17:52:12,02 S010xxxxxx50779513,0451,09:17:00,04,0201,09:39:34,02 S010xxxxxx09220040,9429,18:33:00,94,9429,19:26:47,94 S010xxxxxx01027320,0205,08:33:00,02,0201,08:45:12,02 S010xxxxxx09036180,0563,07:31:00,05,1081,13:07:07,10 S010xxxxxx83086320,0433,07:42:00,04,0201,07:59:14,02 S010xxxxxx09127310,0209,12:39:00,02,0209,05:28:10,02 S010xxxxxx09279440,1001,07:20:00,10,0108,09:27:23,01 S010xxxxxx36871830,0210,13:16:00,02,0201,13:42:25,02 S010xxxxxx42150840,0103,09:47:00,01,0201,10:32:17,02 S010xxxxxx71233940,0523,07:10:00,05,0201,07:55:01,02 S010xxxxxx76236920,0214,09:29:00,02,0201,09:50:14,02 S010xxxxxx07541710,0218,16:46:00,02,0117,09:13:14,01 设计python 程序对有问题的数据进行筛选和剔除,比如出站时间早于进站时间的记录, 从进站到出站不足5分钟的记录

时间: 2023-09-11 15:05:57 浏览: 53
好的,我可以为您设计一个Python程序来进行筛选和剔除数据。以下是示例代码: ```python import datetime def filter_data(records): result = [] for record in records: enter_time = datetime.datetime.strptime(record[2], '%H:%M:%S') exit_time = datetime.datetime.strptime(record[6], '%H:%M:%S') duration = (exit_time - enter_time).seconds // 60 if exit_time < enter_time or duration < 5: continue result.append(record) return result # 示例数据 records = [ ['S010xxxxxx05764320', '0122', '15:09:00', '01', '1351', '13:56:31', '13'], ['S010xxxxxx24535560', '9705', '13:37:00', '97', '0201', '14:38:23', '02'], ['S010xxxxxx54576320', '0105', '07:39:00', '01', '0201', '08:18:13', '02'], ['S010xxxxxx07392730', '9321', '15:14:00', '93', '0439', '15:23:25', '04'], ['S010xxxxxx97776930', '0216', '07:58:00', '02', '0201', '08:10:12', '02'], ['S010xxxxxx73598630', '0931', '08:07:00', '09', '0201', '08:33:03', '02'], ['S010xxxxxx52714840', '0114', '08:29:00', '01', '0201', '08:41:16', '02'], ['S010xxxxxx01979600', '0123', '09:53:00', '01', '0201', '10:32:13', '02'], ['S010xxxxxx09069140', '0104', '15:08:00', '01', '0104', '13:50:18', '01'], ['S010xxxxxx95262390', '0463', '08:08:00', '04', '0201', '08:33:17', '02'], ['S010xxxxxx07555490', '1015', '07:48:00', '10', '0813', '10:13:19', '08'], ['S010xxxxxx07231460', '9525', '08:40:00', '95', '9525', '08:40:23', '95'], ['S010xxxxxx67155570', '1051', '07:32:00', '10', '0201', '08:16:10', '02'], ['S010xxxxxx76176560', '9711', '08:30:00', '97', '0201', '09:49:04', '02'], ['S010xxxxxx07396920', '0465', '19:48:00', '04', '0929', '13:55:01', '09'], ['S010xxxxxx05692400', '0000', '14:44:00', '00', '0651', '16:44:22', '06'], ['S010xxxxxx69720040', '0120', '17:25:00', '01', '0201', '17:52:12', '02'], ['S010xxxxxx50779513', '0451', '09:17:00', '04', '0201', '09:39:34', '02'], ['S010xxxxxx09220040', '9429', '18:33:00', '94', '9429', '19:26:47', '94'], ['S010xxxxxx01027320', '0205', '08:33:00', '02', '0201', '08:45:12', '02'], ['S010xxxxxx09036180', '0563', '07:31:00', '05', '1081', '13:07:07', '10'], ['S010xxxxxx83086320', '0433', '07:42:00', '04', '0201', '07:59:14', '02'], ['S010xxxxxx09127310', '0209', '12:39:00', '02', '0209', '05:28:10', '02'], ['S010xxxxxx09279440', '1001', '07:20:00', '10', '0108', '09:27:23', '01'], ['S010xxxxxx36871830', '0210', '13:16:00', '02', '0201', '13:42:25', '02'], ['S010xxxxxx42150840', '0103', '09:47:00', '01', '0201', '10:32:17', '02'], ['S010xxxxxx71233940', '0523', '07:10:00', '05', '0201', '07:55:01', '02'], ['S010xxxxxx76236920', '0214', '09:29:00', '02', '0201', '09:50:14', '02'], ['S010xxxxxx07541710', '0218', '16:46:00', '02', '0117', '09:13:14', '01'] ] # 筛选数据 filtered_records = filter_data(records) # 输出结果 for record in filtered_records: print(record) ``` 在示例代码中,我们定义了一个名为 `filter_data` 的函数来进行数据筛选和剔除。该函数接受一个列表作为参数,其中每个元素表示一条记录。对于每条记录,我们使用 `strptime` 函数将进站时间和出站时间转换为 `datetime` 对象,并计算出站时间减去进站时间的分钟数。接着,我们根据题目要求,判断出站时间是否早于进站时间,以及进出站时间间隔是否小于5分钟,如果是则跳过该记录,否则将其添加到结果列表中。最后,我们输出筛选后的结果。 您可以将示例代码中的 `records` 替换为您的数据,运行程序即可得到结果。

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"车辆安全工作计划PPT.pptx" 这篇文档主要围绕车辆安全工作计划展开,涵盖了多个关键领域,旨在提升车辆安全性能,降低交通事故发生率,以及加强驾驶员的安全教育和交通设施的完善。 首先,工作目标是确保车辆结构安全。这涉及到车辆设计和材料选择,以增强车辆的结构强度和耐久性,从而减少因结构问题导致的损坏和事故。同时,通过采用先进的电子控制和安全技术,提升车辆的主动和被动安全性能,例如防抱死刹车系统(ABS)、电子稳定程序(ESP)等,可以显著提高行驶安全性。 其次,工作内容强调了建立和完善车辆安全管理体系。这包括制定车辆安全管理制度,明确各级安全管理责任,以及确立安全管理的指导思想和基本原则。同时,需要建立安全管理体系,涵盖安全组织、安全制度、安全培训和安全检查等,确保安全管理工作的系统性和规范性。 再者,加强驾驶员安全培训是另一项重要任务。通过培训提高驾驶员的安全意识和技能水平,使他们更加重视安全行车,了解并遵守交通规则。培训内容不仅包括交通法规,还涉及安全驾驶技能和应急处置能力,以应对可能发生的突发情况。 此外,文档还提到了严格遵守交通规则的重要性。这需要通过宣传和执法来强化,以降低由于违反交通规则造成的交通事故。同时,优化道路交通设施,如改善交通标志、标线和信号灯,可以提高道路通行效率,进一步增强道路安全性。 在实际操作层面,工作计划中提到了车辆定期检查的必要性,包括对刹车、转向、悬挂、灯光、燃油和电器系统的检查,以及根据车辆使用情况制定检查计划。每次检查后应记录问题并及时处理,以确保车辆始终处于良好状态。 最后,建立车辆安全信息管理系统也是关键。通过对车辆事故和故障情况进行记录和分析,可以为安全管理提供数据支持,以便及时发现问题,预防潜在风险,并对事故进行有效处理和责任追究。 这份车辆安全工作计划全面覆盖了从车辆本身到驾驶员行为,再到道路环境的诸多方面,旨在构建一个全方位、多层次的车辆安全管理体系,以降低交通事故风险,保障道路交通安全。