上述代码实现内容改为然后在大发时段如果A大于0.25,那么ec乘以0.4得到一个新值ec_a, 在大发时段如果A小于-0.25,那么elc乘以0.2得到一个新值ec_b,在高峰时段如果A小于-0.25,那么ec乘以0.4得到一个新值ec_c,在高峰时段如果A大于0.25,那么ec乘以0.2得到一个新值ec_d,如果在普通时段,如果A大于0.25或者小于-0.25,那么ec乘以0.2得到一个新值ec_e,在所有时段,如果A值在-0.25和0.25之间,那么ec乘以0得到一个新值ec_0,最后将每日所有时段算出的ec_a,ec_b,ec_c,ec_d,ec_ec_0进行求和得到ecc,按照日期输出每日ecc用python代码实现
时间: 2024-04-02 17:33:04 浏览: 50
可以按照以下方式修改代码实现上述要求:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 将第一列日期转换为datetime对象
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 分类函数,将每个时间段分为大发、高峰、普通三种时段
def classify_time(row):
hour = row['日期'].hour
if hour >= 10 and hour <= 16:
return '大发时段'
elif (hour >= 6 and hour <= 9) or (hour >= 17 and hour <= 22):
return '高峰时段'
else:
return '普通时段'
# 对日期进行分类
df['时段'] = df.apply(classify_time, axis=1)
# 删除实际功率小于10且预测功率小于10的数据
df = df[(df['实际功率'] >= 10) & (df['预测功率'] >= 10)]
# 计算ec和ec_a的值
def calculate_ec(row):
return abs(row['实际功率'] - row['预测功率']) / 4
def calculate_ec_a(row):
ec = row['ec']
A = (row['实际功率'] - row['预测功率']) / row['预测功率']
if row['时段'] == '大发时段':
if A > 0.25:
return ec * 0.4
elif A < -0.25:
return ec * 0.2
elif row['时段'] == '高峰时段':
if A > 0.25:
return ec * 0.2
elif A < -0.25:
return ec * 0.4
else:
if abs(A) > 0.25:
return ec * 0.2
else:
return ec * 0
df['ec'] = df.apply(calculate_ec, axis=1)
df['ec_a'] = df.apply(calculate_ec_a, axis=1)
df['ec_b'] = df.apply(lambda row: row['ec'] * 0.2 if row['时段'] == '大发时段' and row['ec_a'] == None else None, axis=1)
df['ec_c'] = df.apply(lambda row: row['ec'] * 0.4 if row['时段'] == '高峰时段' and row['ec_a'] == None else None, axis=1)
df['ec_d'] = df.apply(lambda row: row['ec'] * 0.2 if row['时段'] == '高峰时段' and row['ec_a'] != None else None, axis=1)
df['ec_e'] = df.apply(lambda row: row['ec'] * 0.2 if abs(row['ec_a']) > 0.25 else None, axis=1)
# 计算ecc并按日期输出
result = df.groupby('日期')[['ec_a', 'ec_b', 'ec_c', 'ec_d', 'ec_e']].sum()
print(result)
```
这样可以得到每日的ecc的值,其中ecc是ec_a、ec_b、ec_c、ec_d、ec_e的和。
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