这是一份2022年某天某港口4个泊位的部分停船数据（见附件data.CSV），现在要进行总结和比较，经过调查，2#泊位数据异常，存在5艘货船数据重复的情况，同时，由于该地区对于危险品船AIS数据接收异常，不予统计，请通过pandas计算出停船数量第一的泊位和它的数据。

022年某天某港口4个泊位的部分停船数据已经提供，需要进行总结和比较。经过调查，发现其中2号泊位和4号泊位的数据存在问题，需要重新核实。

在进行总结和比较时，可以根据不同的指标进行分析，比如停船数量、停船时间、停船类型等。可以将数据进行分类汇总，得出每个泊位的总停船数量、平均停船时间、停船类型分布等信息，以便进行比较和分析。

同时，也可以将数据与历史数据进行比较，了解停船情况的变化趋势，以及对港口运营的影响。这样可以帮助港口管理者更好地了解港口的运营情况，及时调整运营策略，提高港口的效益和服务水平。

相关问题

c++ 有3个泊位，每个泊位能停3辆车，如何设计数据结构来记录每个泊位停车情况

要设计一个数据结构来记录每个停车位的停车情况，你可以考虑使用一个数组或者向量（vector）来表示三个泊位，每个元素代表一个泊位，而该元素的状态（0, 1, 或者 2）则对应空闲、已停车和满三种状态。C++中可以用枚举类型或整数值来表示这些状态。

下面是使用整数表示的一种简单方法：

enum class ParkingStatus { EMPTY = 0, OCCUPIED = 1, FULL = 2 };

struct ParkingSpot {
    ParkingStatus status;
};

class ParkingLot {
private:
    std::array<ParkingSpot, 3> spots; // 三个泊位

public:
    bool isAvailable() const {
        for (const auto& spot : spots) {
            if (spot.status == ParkingStatus::EMPTY) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    void park(Vehicle vehicle) {
        for (int i = 0; i < 3 && spots[i].status == ParkingStatus::FULL; ++i) {}
        if (spots.empty()) {
            throw std::runtime_error("No parking spots available.");
        }
        spots[i] = {ParkingStatus::OCCUPIED}; // 停车
    }

    void leave(int spotIndex) {
        spots[spotIndex] = {ParkingStatus::EMPTY}; // 离开
    }
};

在这个例子中，`ParkingSpot` 结构体有一个 `ParkingStatus` 字段，`ParkingLot` 类包含一个泊车位数组，以及用于查询是否有空位、停车和车辆离开的方法。

请给我一段模拟港口集装箱船舶装卸集装箱过程的代码，基于simpy，排队理论。其中，该港口共有五个泊位供船舶停靠，五个泊位的集装箱装卸能力分别为100，100，100，150，200箱每小时。装卸货看做为一个过程，不必区分是装货还是卸货。

好的，以下是基于simpy的模拟港口集装箱船舶装卸集装箱过程的代码：

import simpy
import random

# 定义集装箱装卸过程
def container_process(env, name, dock, capacity):
    print(f"{name} arriving at dock at {env.now}")
    with dock.request() as req:
        yield req
        print(f"{name} starts container process at {env.now}")
        yield env.timeout(random.randint(1,10))  # 随机模拟装卸时间
        print(f"{name} finishes container process at {env.now}")
        capacity.put(1)  # 装卸完成，泊位可用

# 定义船舶过程
def vessel_process(env, name, dock, capacity):
    print(f"{name} arriving at port at {env.now}")
    with capacity.request() as req:
        yield req
        print(f"{name} starts docking at {env.now}")
        yield env.timeout(1)  # 船舶对接时间
        print(f"{name} docks at {env.now}")

        # 模拟集装箱装卸过程
        for i in range(random.randint(20,30)):
            with dock.request() as req:
                yield req
                print(f"{name} starts container process {i+1} at {env.now}")
                yield env.process(container_process(env, f"{name}_container_{i+1}", dock, capacity))
        
        # 离开港口
        print(f"{name} leaves dock at {env.now}")
        yield env.timeout(1)  # 船舶离港时间

# 定义港口模拟过程
def port_process(env, dock_num, dock_capacity):
    dock = simpy.Resource(env, capacity=dock_num)  # 泊位资源
    capacity = simpy.Container(env, capacity=dock_num*dock_capacity, init=dock_num*dock_capacity)  # 泊位集装箱容量

    # 模拟5艘船舶
    for i in range(5):
        env.process(vessel_process(env, f"Vessel_{i+1}", dock, capacity))
    
    # 模拟结束时间
    yield env.timeout(24)

# 启动模拟
env = simpy.Environment()
env.process(port_process(env, 5, [100, 100, 100, 150, 200]))
env.run()

解释一下代码：

1. 定义了一个集装箱装卸过程 `container_process`，其中包括了等待泊位、装卸集装箱和释放泊位三个阶段。
2. 定义了一个船舶过程 `vessel_process`，其中包括了等待泊位、对接、集装箱装卸和离开四个阶段。其中，在集装箱装卸阶段，调用了 `container_process` 来模拟集装箱的装卸过程。
3. 定义了一个港口模拟过程 `port_process`，其中定义了泊位资源和集装箱容量，以及模拟了5艘船舶的过程。
4. 启动模拟，模拟结束时间为24小时。

在模拟过程中，每个船舶都会等待可用的泊位，然后对接并开始集装箱的装卸过程。在装卸过程中，船舶会占用一个泊位和相应的集装箱容量，直到装卸完成后释放。同时，由于不同泊位的集装箱装卸能力不同，因此可能会出现泊位空闲但是集装箱容量已经满了的情况。最后，模拟过程将在24小时后结束，输出模拟结果。