Index Cond

Index Cond是PostgreSQL中用于指定索引条件的语法。在查询中，如果使用了索引，那么Index Cond就会被用来指定索引的条件，以便加速查询。例如，在引用中的第一个例子中，Index Cond就是(c1=10)，表示查询条件是c1等于10。在使用多个单列索引进行组合查询时，Index Cond也可以用来指定每个索引的条件。

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hbin = 10 for i in tqdm(data['WindNumber'].unique()): col = 'WindSpeed' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) temp_df = data[cond] h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin)) temp_df['hbins'] = h_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("hbins"): if temp.shape[0]==0: continue iqr = temp[col].quantile(0.75) - temp[col].quantile(0.25) t1 = temp[col].quantile(0.25) - 1.5 * iqr t2 = temp[col].quantile(0.75) + 1.5 * iqr temp = temp[((temp[col]<t1) | (temp[col]>t2))] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 3 cond = (data.WindNumber==1) vis_result_2D(data[cond],data[cond]['label'])详细解释

这段代码是对数据集中的每个风机进行处理，首先根据风机编号筛选数据，然后根据功率值将数据分为若干个区间，每个区间内的数据按照风速进行离群值检测，如果检测出离群值，则将对应的数据标记为异常（标签为3），最后将标记为异常的数据可视化展示。

具体解释如下：

1. `hbin = 10`：将功率值分为10个区间，每个区间的宽度为1000W。
2. `for i in tqdm(data['WindNumber'].unique()):`：循环遍历数据集中的所有风机。
3. `cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0)`：根据风机编号和标签筛选数据，其中标签为0表示数据未被标记为异常。
4. `temp_df = data[cond]`：将筛选后的数据赋值给临时变量temp_df。
5. `h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin))`：根据功率值将数据分为若干个区间，并将区间标签赋值给 h_bins 变量。
6. `temp_df['hbins'] = h_bins`：将区间标签添加到数据集中。
7. `groups = []`：创建一个空列表，用于存储检测出的离群值数据。
8. `for index,temp in temp_df.groupby("hbins"):`：根据区间标签将数据分组，循环遍历每个区间。
9. `if temp.shape[0]==0:`：如果区间内没有数据，则跳过本次循环。
10. `iqr = temp[col].quantile(0.75) - temp[col].quantile(0.25)`：计算数据的四分位距。
11. `t1 = temp[col].quantile(0.25) - 1.5 * iqr`：计算下界阈值。
12. `t2 = temp[col].quantile(0.75) + 1.5 * iqr`：计算上界阈值。
13. `temp = temp[((temp[col]<t1) | (temp[col]>t2))]`：筛选出离群值数据，即风速小于下界阈值或大于上界阈值的数据。
14. `groups.append(temp)`：将检测出的离群值数据添加到 groups 列表中。
15. `groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True)`：将 groups 列表中的数据合并为一个数据集。
16. `cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time))`：根据风机编号和时间标记异常数据。
17. `data.loc[cond,'label'] = 3`：将标记为异常的数据标签设置为3。
18. `cond = (data.WindNumber==1)`：根据风机编号筛选数据。
19. `vis_result_2D(data[cond],data[cond]['label'])`：将标记后的数据可视化展示，其中 vis_result_2D 是一个自定义的函数。

vbin = 0.3 for i in data['WindNumber'].unique(): if i == 6: continue col = 'Power' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) left_v = 2.0 p = 0.9 temp_df = data[cond] v_bins = pd.cut(temp_df.new_windspeed, np.arange(-15, 30, vbin)) temp_df['vbins'] = v_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("vbins"): if temp.shape[0]==0: continue if index.left>left_v: temp = temp[temp.Power<np.max(temp_df.Power)*p] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 4 data.loc[(data.WindNumber==6)& (data.label==0) & (data.Power<1200)& (data.new_windspeed>0.65),'label'] = 4

这段代码是 Python 代码，它的作用是对 Pandas 数据框进行一些操作，主要包括以下几个步骤：

1. 首先，定义了一个变量 `vbin`，赋值为 0.3。
2. 接着，对数据框 `data` 中的 `WindNumber` 列去重，得到唯一值，并对每个唯一值进行遍历。
3. 对于每个唯一值，判断它是否等于 6，如果等于 6，则跳过此次循环。
4. 定义变量 `col`，赋值为 `'Power'`。
5. 定义变量 `cond`，赋值为一个逻辑条件，表示数据框 `data` 中的 `WindNumber` 列等于当前唯一值，并且 `label` 列等于 0。
6. 定义变量 `left_v`，赋值为 2.0。
7. 定义变量 `p`，赋值为 0.9。
8. 对数据框 `data` 中满足条件 `cond` 的部分进行切片，并赋值给变量 `temp_df`。
9. 对 `temp_df` 中的 `new_windspeed` 列进行分组，将其划分为若干个区间，每个区间的宽度为 `vbin`。
10. 对分组后的结果进行遍历，如果当前区间的左端点大于 `left_v`，则将该区间对应的子数据框 `temp` 中 `Power` 列小于 `temp_df` 中 `Power` 列最大值乘以 `p` 的部分进行切片，并将结果添加到列表 `groups` 中。
11. 最后，将列表 `groups` 中的所有数据框进行合并，并重置索引。然后，按照条件 `cond` 对数据框 `data` 进行切片，并将 `label` 列赋值为 4。
12. 对于数据框 `data` 中 `WindNumber` 列等于 6，`label` 列等于 0，`Power` 列小于 1200，`new_windspeed` 列大于 0.65 的部分，将 `label` 列赋值为 4。