在上一步基础上进行了day1_hourly.drop(indexNames , inplace=True)

时间: 2024-04-12 14:27:18 浏览: 80
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能源消耗的时间序列预测-hourly-energy-consumption-数据集

根据你的描述，你在上一步的基础上使用了 `drop` 方法，并指定了 `indexNames` 作为要删除的行索引。参数 `inplace=True` 表示直接在原始 DataFrame 上进行修改。 下面是示例代码： ```python day1_hourly.drop(indexNames, inplace=True) ``` 执行这段代码后，`day1_hourly` DataFrame 将会移除满足条件的行。注意，这会直接修改原始 DataFrame，而不会返回一个新的副本。 如果你有任何其他问题，请随时提问。
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day1_hourly.loc[(day1_hourly['OS'] == '1'), 'Rule 1'] = day1_hourly['SAT'] (day1_hourly['MAT'] + Tsf - Et) 这段代码会将满足条件的行中，Rule 1 列的值设为一个布尔值，表示是否满足 (SAT (MAT + Tsf...

indexNames = day1_hourly[ (day1_hourly[OMI] == 0.0) & (day1_hourly[SAF] == 0.0) ].index

indexNames = day1_hourly[(day1_hourly['OMI'] == 0.0) & (day1_hourly['SAF'] == 0.0)].index 这样，indexNames 将会是一个包含满足条件的行索引的 Pandas Index 对象。你可以进一步使用这个索引对象来进行...

import pyowm import datetime # 获取当前时间 now = datetime.datetime.now() # 获取上个月的时间 last_month = now.replace(month=now.month-1) # 初始化OpenWeatherMap对象 owm = pyowm.OWM('cff205d4bc569aaffdb80114250e52df') # 把'your-api-key'替换成你的API Key # 获取上个月的天气情况 mgr = owm.weather_manager() observation = mgr.weather_at_place('Shanghai') date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') condition = one_call.forecast_daily[0].status print('上个月的天气情况是：', condition)被返回'Weather' object has no attribute 'location'

根据您提供的代码，问题可能出在以下这行代码： observation = mgr.weather_at_place('Shanghai') 在这里，observation对象是...请注意，这只是一个示例代码，可能还需要根据您的实际需求进行修改和完善。

UnauthorizedError Traceback (most recent call last) Cell In[162], line 11 9 # 获取上个月的天气情况 10 mgr = owm.weather_manager() ---> 11 observation = mgr.weather_at_place('上海') # 这里以北京为例 12 date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) 13 one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/weatherapi25/weather_manager.py:53, in WeatherManager.weather_at_place(self, name) 51 assert isinstance(name, str), "Value must be a string" 52 params = {'q': name} ---> 53 _, json_data = self.http_client.get_json(OBSERVATION_URI, params=params) 54 return observation.Observation.from_dict(json_data) File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:158, in HttpClient.get_json(self, path, params, headers) 156 except requests.exceptions.Timeout: 157 raise exceptions.TimeoutError('API call timeouted') --> 158 HttpClient.check_status_code(resp.status_code, resp.text) 159 try: 160 return resp.status_code, resp.json() File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:313, in HttpClient.check_status_code(cls, status_code, payload) 311 raise exceptions.APIRequestError(payload) 312 elif status_code == 401: --> 313 raise exceptions.UnauthorizedError('Invalid API Key provided') 314 elif status_code == 404: 315 raise exceptions.NotFoundError('Unable to find the resource')解释下是什么原因的报错

这个报错是因为你提供的OpenWeatherMap API Key无效或者过期了。在OpenWeatherMap的API访问中，API Key是必须的，如果API Key无效或者过期，将无法访问OpenWeatherMap API。 请检查你的API Key是否正确并且有效。...

params.input_path = 'E:\LAI\GLASS_LAI\IWEMS_LAI\8118x\'; params.output_path = 'E:\LAI\GLASS_LAI\IWEMS_LAI\8118s\'; params.output_file_prefix = 'output_'; params.start_date = datetime('1981-01-01'); params.end_date = datetime('1981-12-31'); % 获取所有tif文件的路径 tifs = dir(fullfile(params.input_path, '*.tif')); % 循环处理每个tif文件 for i = 1:length(tifs) % 读取tif文件 filepath = fullfile(params.input_path, tifs(i).name); raster_info = geotiffinfo(filepath); num_images = numel(raster_info); % 循环处理每个raster数据 for j = 1:num_images raster = geotiffread(filepath, 'Index', j); % 将栅格数据转换为时间序列 date_range = params.start_date:hours(1):params.end_date; ts = timeseries(raster, date_range); % 插值为每小时一张的数据 ts_hourly = resample(ts, date_range, 'linear'); % 将时间序列转换为栅格数据 raster_hourly = reshape(ts_hourly.Data, [size(raster, 1), size(raster, 2), numel(date_range)]); % 导出为tif文件 output_filename = [params.output_file_prefix, tifs(i).name]; output_filepath = fullfile(params.output_path, output_filename); geotiffwrite(output_filepath, raster_hourly, raster_info(j)); end end 这里面Index什么意思 需要怎么修改

如果您需要读取所有的raster数据，可以将Index参数改为1:num_images，其中num_images是该tif文件中raster数据的数量。 如果您只需要读取某一个raster数据，那么可以根据tif文件的元数据信息确定该raster数据...

. $HOME/.profile /istrpt/sqllib/bin/db2 -tvf $HOME/asmcrpt/asmcrpt_hourly_job.sql -l $HOME/asmcrpt/log/asmcrpt_hourly_job.log

1. 打开用户的.profile文件，该文件通常包含了一些用户环境变量的设置和一些其他的配置信息。 2. 使用db2命令行工具连接到数据库。 3. 从指定的文件路径$HOME/asmcrpt/asmcrpt_hourly_job.sql中读取SQL脚本内容。 4....

day1_hourly = day1.resample('H').mean()

根据你的代码，day1 是一个时间序列数据，你使用了 resample 方法来将其按小时进行重新采样，并计算每个小时内的平均值。 具体来说，resample('H') 表示按小时进行重新采样。然后，使用 mean() 方法计算每...

请优化下面代码 library(raster) library(zoo) # 读取tif文件 files <- list.files(path = "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x", pattern = "*.tif", full.names = TRUE) rasters <- lapply(files, raster) lapply(rasters, class) # 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- lapply(rasters, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- as.POSIXct(strptime(index(ts), format = "yyyymmdd")) ts }) # 生成一个每小时的时间序列 start_time <- as.POSIXct(strptime("1981-01-01 00:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) end_time <- as.POSIXct(strptime("1981-12-31 23:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) hourly_ts <- zoo(, seq(start_time, end_time, by = "hour")) # 将每8天的数据插值为每小时的数据 for (i in seq_along(ts_list)) { ts_hourly <- na.approx(ts_list[[i]], xout = index(hourly_ts)) hourly_ts <- merge(hourly_ts, ts_hourly, all = TRUE) } # 将每小时的数据导出为tif文件 for (i in seq_along(hourly_ts)) { tif_name <- paste0("hourly_", format(index(hourly_ts)[i], "%Y%m%d%H%M"), ".tif") writeRaster(raster(hourly_ts[[i]]), filename = tif_name, format = "GTiff") }

files <- list.files(path = "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x", pattern = "*.tif", full.names = TRUE) rasters (files, raster, mc.cores = detectCores()) # 将栅格数据转换为时间序列 ts_list (rasters, ...

import pandas as pd# 读取原始csv文件data = pd.read_csv('original.csv')# 将第一列的时刻值转换为datetime类型data['datetime'] = pd.to_datetime(data.iloc[:, 0])# 将datetime列设置为索引data = data.set_index('datetime')# 按小时进行重采样，并对充电量数据进行求和hourly_data = data.resample('H')['charge'].sum()# 构造新的DataFramenew_data = pd.DataFrame({'hour': range(1, len(hourly_data) + 1), 'charge': hourly_data})# 将新的DataFrame保存到本地csv文件new_data.to_csv('hourly_charge.csv', index=False)在以上代码的基础上写一段python代码，使其可以读取无表头的csv文件的形式

可以使用header=None参数来读取无表头的csv... 'hour': range(1, len(hourly_data) + 1), 'charge': hourly_data }) # 将新的DataFrame保存到本地csv文件 new_data.to_csv('hourly_charge.csv', index=False)

data.load(filename='Hourly_demand_profile_2021.csv', format='set', set='t', model=RGenModel)这行代码什么意思在pyomo框架下

这行代码是在pyomo框架下调用data对象的load()方法，加载名为'Hourly_demand_profile_2021.csv'的文件，将其格式化为集合（set），并将其赋值给名为't'的集合对象，该集合对象是一个在名为'RGenModel'的模型对象中...

可以帮我看下这段代码的错误吗：t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist()

不过需要注意的是，如果数据量很大，频率较小（如 t1=0，t2=1），生成的时间序列可能非常长，可能需要等待一段时间。同时，如果数据中的时间戳不是按照递增顺序排列的，也可能会出错。希望这些注意事项对您有帮助。

t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist() def validity(timelist,data0): data01 = data0.groupby(pd.cut(data0['timestamp'], timelist))['TF'].apply(lambda x: x.eq('T').sum() / len(x)).tolist() return data01 x1=[] for i in range(0,len(validity(hourly_time_list, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(validity(daily_time_list, data1))): x2.append(i)，代码报错：t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist() def validity(timelist,data0): data01 = data0.groupby(pd.cut(data0['timestamp'], timelist))['TF'].apply(lambda x: x.eq('T').sum() / len(x)).tolist() return data01 x1=[] for i in range(0,len(validity(hourly_time_list, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(validity(daily_time_list, data1))): x2.append(i)

可以确认一下您的错误信息是什么吗？ 可能是因为代码中的变量未定义或数据格式不正确所致。请再检查一下代码，并确保数据类型和变量名称正确无误。有时候也会出现缩进错误的问题，可以尝试重新缩进一下代码并重新...

library(raster) library(zoo) # 读取tif文件 files <- list.files(path = "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x", pattern = "*.tif", full.names = TRUE) rasters <- lapply(files, raster) rasters_list <- list(rasters) # 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- lapply(rasters_list, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- as.POSIXct(strptime(index(ts), format = "%Y-%m-%d")) ts }) # 生成一个每小时的时间序列 start_time <- as.POSIXct(strptime("2021-01-01 00:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) end_time <- as.POSIXct(strptime("2021-12-31 23:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) hourly_ts <- zoo(, seq(start_time, end_time, by = "hour")) # 将每8天的数据插值为每小时的数据 for (i in seq_along(ts_list)) { hourly_ts <- merge(hourly_ts, na.approx(ts_list[[i]]), all = TRUE) } # 将每小时的数据导出为tif文件 for (i in seq_along(hourly_ts)) { tif_name <- paste0("hourly_", format(index(hourly_ts)[i], "%Y%m%d%H%M"), ".tif") writeRaster(raster(hourly_ts[i]), filename = tif_name, format = "GTiff") } 请根据刚才的问题优化这个代码

这样你就可以直接在栅格数据上进行时间序列插值和导出。以下是修改后的代码： library(raster) library(zoo) # 读取tif文件 files <- list.files(path = "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x", pattern = "*....

D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py", line 5, in <module> from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 21, in <module> from keras import models File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\models\__init__.py", line 18, in <module> from keras.engine.functional import Functional File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\engine\functional.py", line 26, in <module> from keras import backend File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend.py", line 32, in <module> from keras import backend_config File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend_config.py", line 33, in <module> @tf.__internal__.dispatch.add_dispatch_support AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' 进程已结束，退出代码为 1

- 如果您使用的是旧版本的 TensorFlow（1.x），则修改导入语句为 from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout。 请根据上述建议检查和调试您的代码，以解决模块导入错误。如果问题仍然存在，请...

Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py", line 7, in <module> from keras.models import Sequential File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 21, in <module> from keras import models File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\models\__init__.py", line 18, in <module> from keras.engine.functional import Functional File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\engine\functional.py", line 26, in <module> from keras import backend File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend.py", line 32, in <module> from keras import backend_config File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend_config.py", line 33, in <module> @tf.__internal__.dispatch.add_dispatch_support AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' 进程已结束，退出代码为 1

- 如果您使用的是旧版本的 TensorFlow（1.x），则修改导入语句为 from keras.models import Sequential。 请根据上述建议检查和调试您的代码，以解决模块导入错误。如果问题仍然存在，请提供更多关于脚本、项目...
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。