优化代码 try: self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime'], errors='coerce', format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') except: raise Exception('Vehicle data: date error!')
时间: 2024-04-16 13:25:48 浏览: 27
这段代码是用于将一个DataFrame中的'sendtime'列转换为datetime类型的操作。在代码中使用了`pd.to_datetime()`函数,并且设置了`errors='coerce'`参数,以便在遇到无效日期时将其转换为NaT(不可用的时间)。
对于代码的优化,一些可能的改进点可以是:
1. 异常处理:目前使用了一个通用的`except`语句来捕获所有异常并抛出一个自定义的错误消息。这可能会隐藏特定的错误类型,不利于问题的排查和修复。建议根据具体的异常类型进行处理,例如处理`ValueError`、`TypeError`等。
2. 错误处理:当前代码在遇到日期转换错误时会抛出自定义的`Exception`。您可以考虑根据具体情况选择使用更具体的异常类型,或者在错误消息中提供更多的上下文信息,以便于问题排查。
3. 错误处理方式:根据您的需求,您可以选择不同的错误处理方式。除了抛出异常,您还可以选择将无效日期设置为特定的默认值或者删除包含无效日期的行。
4. 代码简化:如果您确定数据中只会包含有效的日期格式,可以考虑省略错误处理部分,或者通过添加更多的验证步骤来确保数据的有效性。
这些是一些可能的优化点,具体取决于您的需求和数据的特点。希望这些建议对您有所帮助!如有任何进一步的问题,请随时提问。
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优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])
Here are some possible optimizations for the given code:
1. Instead of using a list comprehension to find columns with 'Unnamed' in their names, you can use the `filter()` function along with a lambda function to achieve the same result in a more concise way:
```
unused_index_col = list(filter(lambda x: 'Unnamed' in x, self.df.columns))
```
2. Instead of dropping duplicates and resetting the index separately, you can use the `drop_duplicates()` function with the `ignore_index` parameter set to `True` to achieve both in one step:
```
self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True)
```
3. Instead of using `sys.exit()` to terminate the program when there is no module data, you can raise a `ValueError` with an appropriate error message:
```
raise ValueError("No module data!")
```
4. Instead of using a series of `if` statements to find the voltage reference column, you can use the `loc` accessor with a boolean mask to select the first column that starts with 'bat_module_voltage':
```
volt_ref_col = self.df.columns[self.df.columns.str.startswith('bat_module_voltage')][0]
```
5. Instead of using a loop to append a single item to a list, you can use the `append()` method directly:
```
self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])
```
By applying these optimizations, the code can become more concise and efficient.
优化代码 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]): n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)
可以试着优化的地方包括:
1. 避免多次重复计算相同的值,例如可以将 df['max_temp'], df['min_temp'], df['bat_module_soc_00'], total_current 和 soc 的值先提取出来,避免在循环中多次计算;
2. 可以将一些判断条件提前到循环外面,避免在循环中多次判断,例如可以将 soc 和 total_current 的取值范围提前判断;
3. 可以使用 numba 库来加速代码,将循环部分的代码使用 @jit 装饰器修饰,这样可以使用 JIT 编译来加速循环部分的代码。
以下是可能的优化代码:
```python
# 提前计算需要用到的数据
max_temp = df['max_temp']
min_temp = df['min_temp']
soc = df['bat_module_soc_00']
total_current = df['total_current']
sendtime = df['sendtime']
# 判断条件
total_current_cond = (total_current <= 0) & (np.abs(total_current) >= min_curr)
soc_cond = (soc >= soc_low) & (soc <= soc_upper) & (np.abs(soc - soc[i]) <= soc_interval)
temp_cond = (max_temp <= temp_upper) & (min_temp >= temp_low)
index = []
for i in tqdm(df.index[temp_cond & soc_cond & total_current_cond]):
n = 0
k = i
idx_list = [i]
for j in np.arange(i + 1, len(df)):
if (sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() >= time_interval:
break
elif temp_cond[j] & soc_cond[j] & (sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[i]).total_seconds() >= sample_interval \
& (sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() <= time_interval \
& np.abs(total_current[j] - total_current[i]) >= curr_interval \
& total_current_cond[j]:
n += 1
idx_list.append(j)
i = j
if (sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() >= time_interval:
break
if len(idx_list) >= data_point:
index.append(idx_list)
```
注意,这只是一个可能的优化方案,具体的优化效果需要根据数据量和实际情况来评估。
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