data=read_frame(rendInfo)什么意思

这段代码看起来是从一个名为`rendInfo`的数据源中读取数据，并将其存储在一个名为`data`的数据框架（DataFrame）中。但具体实现取决于编程语言和上下文。

通常情况下，`read_frame()`是一个函数，它将数据源中的数据读入到一个DataFrame对象中。例如，在Python的pandas库中，我们可以使用`read_csv()`函数从CSV文件中读取数据，然后将其存储在一个DataFrame对象中。如果这是使用pandas库，那么代码可能如下所示：

import pandas as pd
data = pd.read_csv(rendInfo)

但是，这只是一个猜测，具体实现可能与此有所不同，需要根据上下文进行判断。

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import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta filePath="D:\\Mercy\\项目1\\工单环节明细列表2023-05-22.xlsx" link="中台支撑处理" linkName="业务支撑中心" timeLimit="00:10:00" # 将时间差转换为 timedelta 类型 time_limit = datetime.strptime(timeLimit, "%H:%M:%S").time() time_limit_delta = timedelta(hours=time_limit.hour, minutes=time_limit.minute, seconds=time_limit.second) data_frame=pd.read_excel(filePath,sheet_name="工单环节明细列表2023-05-22") data1=data_frame[(data_frame["环节名称"]==link) & (data_frame["环节处理人部门"]==linkName)] data2=data_frame[(data_frame["环节名称"] == link) & (data_frame["环节处理人部门"] == linkName) & ((data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= time_limit_delta)] # #及时率 if len(data1)>0: timelinessRate='{:.2%}'.format(len(data2)/len(data1)) else: timelinessRate=None print(data2) 提示报错TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

这个错误是由于 `data_frame["环节处理结束时间"]` 和 `data_frame["环节处理开始时间"]` 的类型都是字符串，不能直接相减导致的。你需要将它们转换为 `datetime` 类型，然后再相减。可以使用 `pd.to_datetime` 函数将字符串转换为 `datetime` 类型。

修改代码如下：

import pandas as pd 
from datetime import datetime, timedelta 

filePath="D:\\Mercy\\项目1\\工单环节明细列表2023-05-22.xlsx" 
link="中台支撑处理" 
linkName="业务支撑中心" 
timeLimit="00:10:00" 

# 将时间差转换为 timedelta 类型 
time_limit = datetime.strptime(timeLimit, "%H:%M:%S").time() 
time_limit_delta = timedelta(hours=time_limit.hour, minutes=time_limit.minute, seconds=time_limit.second) 

data_frame=pd.read_excel(filePath,sheet_name="工单环节明细列表2023-05-22")

# 将时间字符串转换为 datetime 类型
data_frame["环节处理开始时间"] = pd.to_datetime(data_frame["环节处理开始时间"])
data_frame["环节处理结束时间"] = pd.to_datetime(data_frame["环节处理结束时间"])

data1=data_frame[(data_frame["环节名称"]==link) & (data_frame["环节处理人部门"]==linkName)] 
data2=data_frame[(data_frame["环节名称"] == link) & (data_frame["环节处理人部门"] == linkName) & ((data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= time_limit_delta)] 

# 及时率 
if len(data1)>0:    
    timelinessRate='{:.2%}'.format(len(data2)/len(data1)) 
else:    
    timelinessRate=None 
print(data2)  

希望能帮到你！

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR'] x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum') # 填色 v = gaussian_filter(v, sigma=3) cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor) # 填图 c_level_station = rain_frame_ah[ (rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))] c_level_station = c_level_station.reset_index()可以帮我改成在地里坐标轴上绘制散点图吗

当然可以，你可以使用`geo_axes.scatter`方法在地图上绘制散点图。下面是修改后的代码：

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1])
geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize)
show_fig_logo(fig)
colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes)

ct = ColorTable()
rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR']
x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum')
# 填色
v = gaussian_filter(v, sigma=3)
cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor)

# 在地图上绘制散点图
c_level_station = rain_frame_ah[(rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))]
c_level_station = c_level_station.reset_index()

# 将经纬度坐标转换为地图坐标
lon = c_level_station['Lon'].values
lat = c_level_station['Lat'].values
x, y = proj_1(lon, lat)

geo_axes.scatter(x, y, s=10, c='red')

这里我假设你的散点数据包含经纬度信息，我们需要将其转换为地图坐标。另外，`scatter`方法中的参数`s`表示散点的大小，`c`表示散点的颜色。你可以根据需要自行修改。