好问题第一部分是从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得到的值为AA，计算实际功率与预测功率的差值的绝对值再乘以4得到的值为elc代码实现

好的，这是您的第一个问题，我来为您提供一下代码实现。

首先，我们需要导入 pandas 库来读取 Excel 文件。假设 Excel 文件名为 data.xlsx，其中 Sheet 名称为 sheet1，那么可以使用以下代码来读取该文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='sheet1')

接下来，我们可以使用 Pandas 库中的 apply 函数来对每个日期时间进行分类。具体来说，我们可以定义一个函数 classify_time，该函数接受一个 datetime 对象作为输入，返回该日期时间所属的时间段，如大发时段、高峰时段或普通时段。然后，我们可以使用 Pandas 库中的 apply 函数来将该函数应用于日期时间列，生成一个新的列，表示每个日期时间所属的时间段。

import datetime

def classify_time(dt):
    hour = dt.hour
    if 10 <= hour <= 16:
        return '大发时段'
    elif (6 <= hour <= 9) or (17 <= hour <= 22):
        return '高峰时段'
    else:
        return '普通时段'

df['时间段'] = df['日期时间'].apply(classify_time)

接下来，我们可以使用 Pandas 库中的 apply 函数来计算 AA 和 elc。具体来说，我们可以定义一个函数 calculate_score，该函数接受实际功率和预测功率两个参数，返回一个包含 AA 和 elc 的元组。然后，我们可以使用 Pandas 库中的 apply 函数将该函数应用于每一行数据，生成一个新的列，表示每个数据点的 AA 和 elc。

def calculate_score(row):
    actual_power = row['实际功率']
    predicted_power = row['预测功率']
    aa = (actual_power - predicted_power) / predicted_power
    elc = abs(actual_power - predicted_power) * 4
    return (aa, elc)

scores = df.apply(calculate_score, axis=1)
df['AA'] = [s[0] for s in scores]
df['elc'] = [s[1] for s in scores]

最后，我们可以根据时间段和 AA 计算 elc_1_score_N、elc_1_score_P 和 elc_1_score_C，然后求平均值得到 elc_1_score。具体来说，我们可以使用 Pandas 库中的 groupby 函数将数据按时间段分组，然后根据 AA 计算每个时间段的 elc_1_score_N、elc_1_score_P 和 elc_1_score_C，最后求平均值得到 elc_1_score。

def calculate_elc_1_score_N(group):
    aa = group['AA'].mean()
    elc = group['elc'].mean()
    if aa > 0.25:
        elc *= 0.4
    return elc

def calculate_elc_1_score_P(group):
    aa = group['AA'].mean()
    elc = group['elc'].mean()
    if aa < -0.25:
        elc *= 0.2
    return elc

def calculate_elc_1_score_C(group):
    aa = group['AA'].mean()
    elc = group['elc'].mean()
    if aa > 0.3:
        elc *= 0.5
    elif aa < -0.3:
        elc *= 0.25
    return elc

df_N = df[df['时间段'] == '普通时段']
df_P = df[df['时间段'] == '高峰时段']
df_C = df[df['时间段'] == '大发时段']

elc_1_score_N = df_N.groupby('时间段').apply(calculate_elc_1_score_N).mean()
elc_1_score_P = df_P.groupby('时间段').apply(calculate_elc_1_score_P).mean()
elc_1_score_C = df_C.groupby('时间段').apply(calculate_elc_1_score_C).mean()

elc_1_score = elc_1_score_N + elc_1_score_P + elc_1_score_C

这样，我们就完成了从 Excel 读取数据，并根据时间段和 AA 计算 elc_1_score 的过程。