def get_algo_sequence(farm_id, start_time, end_time): path = f'forecast/forecast_LGB_MEDIUM/{farm_id}.csv' forecast = [] for pub_time in pd.date_range(start_time, end_time): res = get_short_alg_forecast(farm_id, 'LGB_MEDIUM', pub_time) tmp_power = res['projectPower'] tmp_speed = res['projectWeather'] tmp = pd.DataFrame({'power': tmp_power, 'speed':tmp_speed}, index=pd.date_range(pub_time, periods=len(tmp_power), freq='15min')) tmp['forecast_date'] = pub_time forecast.append(tmp) forecast = pd.concat(forecast) forecast.index += timedelta(hours=8) os.makedirs('forecast/forecast_LGB_MEDIUM/', exist_ok=True) forecast.to_csv(path)
时间: 2024-03-26 21:36:35 浏览: 14
这个函数接受三个参数:`farm_id`、`start_time`和`end_time`。它定义了一个名为`path`的变量,其值是一个字符串,包含了一个文件路径,这个路径包含了`farm_id`作为文件名的一部分,同时指定了一个目录名。接下来,定义了一个名为`forecast`的空列表。然后,使用`for`循环遍历从`start_time`到`end_time`之间的日期范围。在每次循环中,使用`get_short_alg_forecast`函数获取短期算法的预测结果,其中`farm_id`是设施的ID,`'LGB_MEDIUM'`是使用的算法类型,`pub_time`是预测的发布时间。然后将预测结果中的`projectPower`和`projectWeather`数据存储到`tmp_power`和`tmp_speed`变量中。接下来,使用`pd.DataFrame`函数创建一个名为`tmp`的新数据框,其中包含两列,一列是名为`power`的列,其值为`tmp_power`,另一列是名为`speed`的列,其值为`tmp_speed`。数据框的索引是从`pub_time`开始,长度为`len(tmp_power)`,频率为15分钟的时间序列。然后,为`tmp`数据框添加一个名为`forecast_date`的列,其值为`pub_time`。最后将`tmp`数据框添加到`forecast`列表中。在循环结束后,使用`pd.concat`函数将`forecast`列表中的所有数据框连接成一个数据框,并将结果存储到`forecast`变量中。然后,将`forecast`数据框的索引增加8个小时(即将其从UTC时间转换为北京时间)。接下来,使用`os.makedirs`函数创建一个名为`'forecast/forecast_LGB_MEDIUM/'`的目录(如果该目录不存在),用于存储数据框。最后,使用`to_csv`方法将`forecast`数据框保存为CSV文件,文件路径为`path`。