从excel读取3列数据,第一列是日期,有年月日时分秒,第二列是实际功率,第三列是预测功率,要求先按照将每日时间分为大发时段10点到16点,高峰时段6点到9点和17点到22点和普通时段0点到6点,9点到10点,16点到17点,22点到24点3种时段,计算实际功率与预测功率的差值除以预测功率这个数值,然后大发时段,如果差值比大于25%,将该对应点实际功率与预测功率的差值除以4再乘以0.4,高峰时段如果差值比小于-25%,那么将该对应点实际功率与预测功率的差值除以4再乘以0.4,其他时段对应点实际功率与预测功率的差值除以4再乘以0.4,得到一个新的值进行每日求和代码实现
时间: 2024-03-18 08:42:45 浏览: 22
好的,以下是实现上述功能的Python代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel文件并读取3列数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 1, 2], names=['日期', '实际功率', '预测功率'])
# 将日期转换为时间类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 将每日时间分为大发时段、高峰时段和普通时段
df['时段'] = np.where((df['日期'].dt.hour >= 10) & (df['日期'].dt.hour < 16), '大发时段',
np.where(((df['日期'].dt.hour >= 6) & (df['日期'].dt.hour < 9)) | ((df['日期'].dt.hour >= 17) & (df['日期'].dt.hour < 22)), '高峰时段', '普通时段'))
# 计算实际功率与预测功率的差值除以预测功率这个数值
df['差值比'] = (df['实际功率'] - df['预测功率']) / df['预测功率']
# 对差值进行处理
df['新值'] = np.where((df['时段'] == '大发时段') & (df['差值比'] > 0.25), (df['实际功率'] - df['预测功率']) / 4 * 0.4,
np.where((df['时段'] == '高峰时段') & (df['差值比'] < -0.25), (df['实际功率'] - df['预测功率']) / 4 * 0.4,
(df['实际功率'] - df['预测功率']) / 4 * 0.4))
# 每日求和
df_sum = df.groupby(df['日期'].dt.date)['新值'].sum().reset_index()
# 打印结果
print(df_sum)
```
其中,`data.xlsx`是包含三列数据的Excel文件,代码首先使用`pandas`库中的`read_excel`函数读取Excel文件中的三列数据,然后使用`to_datetime`函数将日期列转换为时间类型。接着,使用`np.where`函数将每日时间分为大发时段、高峰时段和普通时段,并计算实际功率与预测功率的差值除以预测功率这个数值。然后,再使用`np.where`函数对差值进行处理,得到新值。最后,使用`groupby`函数对日期进行分组,并使用`sum`函数求出每日的新值总和,结果保存在`df_sum`中。