根据预警标志确认连续预警天数

根据预警标志确认连续预警天数的方法可以采用以下步骤：

1. 设定一个计数器变量，用来统计连续预警天数的数量。
2. 遍历预警标志序列，如果当前预警标志为1，则将计数器加1，否则将计数器归零。
3. 在遍历的过程中，记录最大的连续预警天数，如果当前计数器的值大于最大值，则更新最大值。
4. 遍历完成后，输出最大的连续预警天数。

以下是用Python实现该算法的示例代码：

warnings = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0]

max_warnings = 0
current_warnings = 0

for warning in warnings:
    if warning == 1:
        current_warnings += 1
        if current_warnings > max_warnings:
            max_warnings = current_warnings
    else:
        current_warnings = 0

print("最大连续预警天数为：", max_warnings)

输出结果为：最大连续预警天数为：4。

相关问题

用python写一代码，如果一个指标连续3天上升，进行预警

好的，可以使用pandas库来实现这个功能。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 假设这是你的指标数据，每一行代表一天的指标值
data = pd.DataFrame({'指标值': [10, 12, 15, 13, 18, 20, 22, 21, 25, 23, 20, 24]})

# 计算每个指标值相比前一天的涨跌情况，并将结果保存在新列'涨跌'中
data['涨跌'] = data['指标值'].diff()

# 计算每个指标值连续上升的天数，并将结果保存在新列'连续上升天数'中
data['连续上升天数'] = (data['涨跌'] > 0).rolling(window=3, min_periods=3).sum()

# 找到连续上升天数大于等于3的记录，即连续上升3天的预警
warning = data[data['连续上升天数'] >= 3]

# 输出预警结果
if len(warning) > 0:
    print('预警！指标连续上升3天，最新值为', warning.iloc[-1]['指标值'])
else:
    print('指标未连续上升3天')

解释一下代码的主要思路：

1. 创建一个DataFrame来保存指标数据。
2. 计算每个指标值相比前一天的涨跌情况，并将结果保存在新列'涨跌'中。
3. 计算每个指标值连续上升的天数，并将结果保存在新列'连续上升天数'中。这里使用了pandas的rolling函数，它能够在滑动窗口内计算指定的函数，这里我们计算了三天内涨跌都是正数的天数。
4. 找到连续上升天数大于等于3的记录，即连续上升3天的预警。
5. 输出预警结果。

注意，这里使用了rolling函数来计算连续上升天数，需要指定窗口大小为3，并且要求至少有3个数据才开始计算。如果你的数据量比较大，可以根据实际情况调整窗口大小和min_periods参数。

基于Scala的员工离职预警

以下是一个基于Scala的员工离职预警系统的示例：

import java.time.LocalDate

case class Employee(name: String, department: String, hireDate: LocalDate, lastEvaluationDate: LocalDate, evaluationScore: Double)

class EmployeeService(employees: List[Employee]) {

  def getEmployeesByDepartment(department: String): List[Employee] = {
    employees.filter(_.department == department)
  }

  def getEmployeesByHireDate(hireDate: LocalDate): List[Employee] = {
    employees.filter(_.hireDate == hireDate)
  }

  def getEmployeesByEvaluationScore(evaluationScore: Double): List[Employee] = {
    employees.filter(_.evaluationScore <= evaluationScore)
  }

  def getEmployeesByLastEvaluationDate(lastEvaluationDate: LocalDate): List[Employee] = {
    employees.filter(_.lastEvaluationDate == lastEvaluationDate)
  }

  def getEmployeesByDaysSinceLastEvaluation(days: Int): List[Employee] = {
    val lastEvaluationThreshold = LocalDate.now().minusDays(days)
    employees.filter(_.lastEvaluationDate.isBefore(lastEvaluationThreshold))
  }

  def getEmployeesAtRiskOfLeaving(daysSinceLastEvaluationThreshold: Int, evaluationScoreThreshold: Double): List[Employee] = {
    employees.filter(e => e.lastEvaluationDate.isBefore(LocalDate.now().minusDays(daysSinceLastEvaluationThreshold)) && e.evaluationScore <= evaluationScoreThreshold)
  }
}

object EmployeeServiceTest extends App {
  val employees = List(
    Employee("Alice", "Sales", LocalDate.of(2017, 1, 1), LocalDate.of(2020, 1, 1), 3.0),
    Employee("Bob", "Sales", LocalDate.of(2018, 1, 1), LocalDate.of(2020, 1, 1), 2.5),
    Employee("Charlie", "Marketing", LocalDate.of(2016, 1, 1), LocalDate.of(2020, 1, 1), 4.0),
    Employee("Dave", "Marketing", LocalDate.of(2019, 1, 1), LocalDate.of(2020, 1, 1), 4.5)
  )

  val employeeService = new EmployeeService(employees)

  // get employees by department
  val salesEmployees = employeeService.getEmployeesByDepartment("Sales")
  println(salesEmployees)

  // get employees by hire date
  val jan2018Employees = employeeService.getEmployeesByHireDate(LocalDate.of(2018, 1, 1))
  println(jan2018Employees)

  // get employees by evaluation score
  val lowPerformingEmployees = employeeService.getEmployeesByEvaluationScore(3.0)
  println(lowPerformingEmployees)

  // get employees by last evaluation date
  val jan2020Employees = employeeService.getEmployeesByLastEvaluationDate(LocalDate.of(2020, 1, 1))
  println(jan2020Employees)

  // get employees by days since last evaluation
  val employeesNotEvaluatedIn6Months = employeeService.getEmployeesByDaysSinceLastEvaluation(180)
  println(employeesNotEvaluatedIn6Months)

  // get employees at risk of leaving
  val employeesAtRiskOfLeaving = employeeService.getEmployeesAtRiskOfLeaving(365, 3.0)
  println(employeesAtRiskOfLeaving)
}

该示例包含一个`Employee`类，其中包含员工的姓名、部门、入职日期、上次评估日期和评估分数。还有一个`EmployeeService`类，其中包含各种获取员工列表的方法，例如按部门、入职日期、评估分数和上次评估日期过滤员工。此外，还有一个`getEmployeesAtRiskOfLeaving`方法，它将返回满足指定标准的员工列表，这些员工处于离职风险状态，这些标准包括超过指定天数未进行评估和评估分数低于指定分数。

该示例还包含一个`EmployeeServiceTest`对象，它包含一些示例用法，例如获取特定日期入职的员工，获取特定部门的员工以及获取评估分数低于特定分数的员工。