简化代码：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1,VALIDITY(time_hour, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x1),24),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2,VALIDITY(time_day, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()

时间: 2023-06-09 16:06:44 浏览: 54
AI: 理解了，你的问题是如何简化以下代码: def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], 0, 1) time_day = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], 1, 0) def VALIDITY(timelist, thedata): datalist1 = [] datalist2 = [] thedata1 = thedata.values for i in range(1, len(timelist)): TFlis = [] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1] <= thedata1[j][2] < timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1 = list(range(len(VALIDITY(time_hour, data1)))) x2 = list(range(len(VALIDITY(time_day, data1)))) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1, VALIDITY(time_hour, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0, len(x1), 24), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2, VALIDITY(time_day, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() 我的回答是: def generate_time_series(start,end,days=0,hours=0): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=days,hours=hours) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], hours=1) time_day = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], days=1) x1 = list(range(len(VALIDITY(time_hour, data1)))) x2 = list(range(len(VALIDITY(time_day, data1)))) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1, VALIDITY(time_hour, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0, len(x1), 24), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2, VALIDITY(time_day, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()

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简化代码：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0)

def generate_time_series(start, end, days=0, hours=0): current = start time_delta = datetime.timedelta(days=days, hours=hours) time_series = [current] while current < end: current += time_delta ...

请问pandas中有什么可以代替这个函数：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series

你可以使用pandas中的date_range函数代替该函数。它可以生成一个时间序列，可以指定开始时间、结束时间以及...time_series = pd.date_range(start=start, end=end, freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() print(time_series)

用pandas函数代替下列语句：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_require=[time_hour[160],time_hour[162]] data1_require=data1.drop(data1[(data1['FDT_TIME']<time_require[0])].index) data1_require=data1_require.drop(data1_require[(data1_require['FDT_TIME']>time_require[1])].index) data1_require=data1_require[['FINT_SPEED']]

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用pandas中的date_range函数代替下列语句：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_require=[time_hour[160],time_hour[162]] data1_require=data1.drop(data1[(data1['FDT_TIME']<time_require[0])].index) data1_require=data1_require.drop(data1_require[(data1_require['FDT_TIME']>time_require[1])].index) data1_require=data1_require[['FINT_SPEED']]

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请问如何利用pandas函数代替下列代码：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i)

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def __search_path(self, start, end, distance_cost_index=0, time_cost_index=0): results = [] self.__generate_path(self._graph, Path([start], 0, 0), end, results, distance_cost_index, time_cost_index...

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