校园供水系统智能管理
import pandas as pd
data1=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_一季度.xlsx")
data2=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_二季度.xlsx")
data3=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_三季度.xlsx")
data4=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_四季度.xlsx")
data1| 水表名 | 水表号 | 采集时间 | 上次读数 | 当前读数 | 用量 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:15:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 |
| 1 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:30:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 |
| 2 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:45:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 |
| 3 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 01:00:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 |
| 4 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 01:15:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 729278 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 22:45:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 |
| 729279 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:00:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 |
| 729280 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:15:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 |
| 729281 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:30:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 |
| 729282 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:45:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 |
729283 rows × 6 columns
data1.isnull().sum()
水表名 0
水表号 0
采集时间 0
上次读数 0
当前读数 0
用量 0
dtype: int64
data2.isnull().sum()
水表名 0
水表号 0
采集时间 0
上次读数 0
当前读数 0
用量 0
dtype: int64
data3.isnull().sum()
水表名 0
水表号 0
采集时间 0
上次读数 0
当前读数 0
用量 0
dtype: int64
data4.isnull().sum()
水表名 0
水表号 0
采集时间 0
上次读数 0
当前读数 0
用量 0
dtype: int64
import numpy as np
# 合并数据
data1['季度'] = pd.Series(["一季度" for i in range(len(data1.index))])
data2['季度'] = pd.Series(["二季度" for i in range(len(data2.index))])
data3['季度'] = pd.Series(["三季度" for i in range(len(data3.index))])
data4['季度'] = pd.Series(["四季度" for i in range(len(data4.index))])
data1| 水表名 | 水表号 | 采集时间 | 上次读数 | 当前读数 | 用量 | 季度 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:15:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 1 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:30:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 2 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:45:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 3 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 01:00:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 4 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 01:15:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 729278 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 22:45:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 | 一季度 |
| 729279 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:00:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 | 一季度 |
| 729280 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:15:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 | 一季度 |
| 729281 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:30:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 | 一季度 |
| 729282 | 物业 | 3030100102 | 2019/3/31 23:45:00 | 50.9 | 50.9 | 0.0 | 一季度 |
729283 rows × 7 columns
data = data1.append([data2,data3,data4],ignore_index=True) # 添加合并
dataC:\Users\JJH\AppData\Local\Temp\ipykernel_31264\4019438690.py:1: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.data = data1.append([data2,data3,data4],ignore_index=True) # 添加合并
| 水表名 | 水表号 | 采集时间 | 上次读数 | 当前读数 | 用量 | 季度 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:15:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 1 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:30:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 2 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 00:45:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 3 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 01:00:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| 4 | 司法鉴定中心 | 0 | 2019/1/1 01:15:00 | 2157.1 | 2157.1 | 0.0 | 一季度 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 3086783 | 消防 | 3620303200 | 2019/12/31 22:45:00 | 22.0 | 22.0 | 0.0 | 四季度 |
| 3086784 | 消防 | 3620303200 | 2019/12/31 23:00:00 | 22.0 | 22.0 | 0.0 | 四季度 |
| 3086785 | 消防 | 3620303200 | 2019/12/31 23:15:00 | 22.0 | 22.0 | 0.0 | 四季度 |
| 3086786 | 消防 | 3620303200 | 2019/12/31 23:30:00 | 22.0 | 22.0 | 0.0 | 四季度 |
| 3086787 | 消防 | 3620303200 | 2019/12/31 23:45:00 | 22.0 | 22.0 | 0.0 | 四季度 |
3086788 rows × 7 columns
x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x
| 水表名 | 用量 | 采集时间 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 00:15:00 |
| 1 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 00:30:00 |
| 2 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 00:45:00 |
| 3 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 01:00:00 |
| 4 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 01:15:00 |
| ... | ... | ... | ... |
| 3086783 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 22:45:00 |
| 3086784 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:00:00 |
| 3086785 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:15:00 |
| 3086786 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:30:00 |
| 3086787 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:45:00 |
3086788 rows × 3 columns
x1=x[x['水表名']=='消防']
x1
| 水表名 | 用量 | 采集时间 | |
|---|---|---|---|
| 1500912 | 消防 | 0.0 | 2019/4/22 12:15:00 |
| 1500913 | 消防 | 0.0 | 2019/4/22 12:30:00 |
| 1500914 | 消防 | 0.0 | 2019/4/22 12:45:00 |
| 1500915 | 消防 | 0.0 | 2019/4/22 13:00:00 |
| 1500916 | 消防 | 0.0 | 2019/4/22 13:15:00 |
| ... | ... | ... | ... |
| 3086783 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 22:45:00 |
| 3086784 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:00:00 |
| 3086785 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:15:00 |
| 3086786 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:30:00 |
| 3086787 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:45:00 |
23984 rows × 3 columns
import matplotlib.pyplot as plt
print(len(x1))
23984
# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov'] # 自定义刻度标签
x = range(23984)# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6 # 指定刻度数量
step = len(x) // num_ticks # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)] # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x1['采集时间'],x1['用量'],color='black',linewidth=0.5)
plt.show()
x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x
| 水表名 | 用量 | 采集时间 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 00:15:00 |
| 1 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 00:30:00 |
| 2 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 00:45:00 |
| 3 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 01:00:00 |
| 4 | 司法鉴定中心 | 0.0 | 2019/1/1 01:15:00 |
| ... | ... | ... | ... |
| 3086783 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 22:45:00 |
| 3086784 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:00:00 |
| 3086785 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:15:00 |
| 3086786 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:30:00 |
| 3086787 | 消防 | 0.0 | 2019/12/31 23:45:00 |
3086788 rows × 3 columns
x2=x[x['水表名']=='XXX第一学生宿舍']
x2
| 水表名 | 用量 | 采集时间 | |
|---|---|---|---|
| 220372 | XXX第一学生宿舍 | 0.12 | 2019/1/1 00:15:00 |
| 220373 | XXX第一学生宿舍 | 0.12 | 2019/1/1 00:30:00 |
| 220374 | XXX第一学生宿舍 | 0.12 | 2019/1/1 00:45:00 |
| 220375 | XXX第一学生宿舍 | 0.12 | 2019/1/1 01:00:00 |
| 220376 | XXX第一学生宿舍 | 0.12 | 2019/1/1 01:15:00 |
| ... | ... | ... | ... |
| 2533541 | XXX第一学生宿舍 | 0.40 | 2019/12/31 22:45:00 |
| 2533542 | XXX第一学生宿舍 | 0.40 | 2019/12/31 23:00:00 |
| 2533543 | XXX第一学生宿舍 | 0.50 | 2019/12/31 23:15:00 |
| 2533544 | XXX第一学生宿舍 | 0.50 | 2019/12/31 23:30:00 |
| 2533545 | XXX第一学生宿舍 | 0.50 | 2019/12/31 23:45:00 |
35039 rows × 3 columns
# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov'] # 自定义刻度标签# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6 # 指定刻度数量
step = len(x2) // num_ticks # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)] # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x2['采集时间'],x2['用量'],color='black',linewidth=0.5)
plt.show()
x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x3=x[x['水表名']=='留学生楼（新）']
# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov'] # 自定义刻度标签# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6 # 指定刻度数量
step = len(x3) // num_ticks # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)] # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x3['采集时间'],x3['用量'],color='black',linewidth=0.3)
plt.show()
x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x4=x[x['水表名']=='XXX教学大楼总表']
# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov'] # 自定义刻度标签# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6 # 指定刻度数量
step = len(x4) // num_ticks # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)] # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x4['采集时间'],x4['用量'],color='black',linewidth=0.3)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定字体为SimHei
labels = ['消防', '留学生楼（新）', 'XXX教学大楼总表']plt.boxplot([x1['用量'],x3['用量'],x4['用量']])plt.xticks(range(1, 4), labels)
# 显示图形
plt.show()
相关文章：
校园供水系统智能管理
import pandas as pd data1pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_一季度.xlsx") data2pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_二季度.xlsx") data3pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_三季度.xlsx") data4…...
Flask-SocketIO和Flask-Login联合开发socketio权限系统
设置 Flask, Flask-SocketIO, Flask-Login: 首先，确保安装了必要的库: pip install Flask Flask-SocketIO Flask-Login基础设置: from flask import Flask, render_template, redirect, url_for, request from flask_socketio import SocketIO, emit from flask_…...
航空电子设备中的TSN通讯架构—直升机
前言 以太网正在迅速取代传统网络，成为航空电子设备和任务系统的核心高速网络。本文提出了以太网时间敏感网络(TSN)在航空电子设备上应用的技术优势问题。在实际应用中，TSN已成为一个具有丰富的机制和协议的工具箱，可满足与时间和可靠性相关…...
elment-ui中使用el-steps案例
el-steps案例 样式 代码 <div class"active-box"><div class"active-title">请完善</div><el-steps :active"active" finish-status"success" align-center><el-step title"第一步" /><…...
FPGA解析串口指令控制spi flash完成连续写、读、擦除数据
前言 最近在收拾抽屉时找到一个某宝的spi flash模块，如下图所示，我就想用能不能串口来读写flash，大致过程就是，串口向fpga发送一条指令，fpga解析出指令控制flah，这个指令协议目前就是： 55 AA …...
msvcp120.dll丢失的解决方法，分享三种快速修复的方法
今天，我将和大家分享一个关于电脑问题的解决方法——msvcp120.dll丢失的解决方法。希望对大家有所帮助。 首先，让我们来了解一下msvcp120.dll文件。msvcp120.dll是Microsoft Visual C 2010 Redistributable Package的一个组件，它包含了一些运…...
mysql 8.0 窗口函数 之 序号函数 与 sql server 序号函数 一样
sql server 序号函数 序号函数 ROW_NUMBER() 顺序排序RANK() 并列排序，会跳过重复的序号，比如序号为1，1，3DENSE_RANK() 并列排序，不会跳过重复的序号，比如 序号为 1，1，2 语法结构…...
fastgpt构建镜像
1.把client目录复制到服务器 .next和node_modules文件夹不用上传到服务器 在服务器目录运行 docker build -t fastgpt:1.0.3 . 构建服务 再运行 docker ps 就可以看到容器了...
Git笔记--分支常用命令
目录 1--git branch -v 2--git branch 3--git checkout 4--git merge 1--git branch -v git branch -v git branch -v 用于查看分支版本； 2--git branch git branch xxxxx # xxxxx表示分支名 git branch 用于创建分支； 3--git checkout git check…...
常见设计模式学习+面试总结
一 设计模式简介 二 面试总结 1 什么是单例模式？都有哪些地方用到单例？ 内存中只会创建且仅创建一次对象的设计模式，保证一个类只有一个实例，并且提供一个访问该全局访问点。 应用场景： 网站的计数器，一般…...
sql解决取多个截至每个月的数据
问题：需要查询1月、1-2月、1-3月… 1-12月，分区间的累计数据，在同一个sql语句里面实现。 多个分开查询效率不高，并且数据手动合并麻烦。 with t1 as ( SELECT *,CASE WHEN insutype 390 THEN 居民 ELSE 职工 END 人员类别,SUBST…...
数据采集：selenium 获取 CDN 厂家各省市节点 IP
写在前面 工作需要遇到，简单整理理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对…...
【el-tree】树形组件图标的自定义
饿了么树形组件的图标自定义 默认样式: 可以看到el-tree组件左侧自带展开与收起图标,咱们可以把它隐藏:: .groupList {::v-deep .el-tree-node { .el-icon-caret-right {display: none;} } } 我的全部代码 <div class"groupList"><el…...
UltralSO软碟通制作Linux系统盘
第一步： 下载镜像 阿里云下载地址：https://mirrors.aliyun.com/centos-vault/ 按照需求选择系统版本，我这要求安装CentOS7.5的系统，我以CentOS7.5为例 第二步： 下载UltralSO软件 官网下载地址：https://cn.…...
yolov8训练心得 持续更新
目录 优化器 lion优化器，学习率0.0001，训练效果： 学习率衰减 600个batch衰减0.7，发现效果较好...
超越界限：大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用
超越界限：大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用 随着 ChatGPT 和 GPT-4 等强大生成模型出现，自然语言处理任务方式正在逐步发生改变。鉴于大模型强大的任务处理能力，未来我们或将不再为每…...
Compose - 基本使用
一、概念 1.1 Compose优势 由一个个可以组合的Composable函数拼成界面，方便维护和复用。布局模型不允许多次测量，提升了性能。Compose可以和View互操作（相互包含对方）。 1.2 声明式UI APP展示的数据绝大多数不是静态数据而是会…...
Unity3D Pico VR 手势识别
本文章使用的 Unity3D版本: 2021.3.6 , Pico SDK 230 ,Pico OS v.5.7.1 硬件Pico 4 Pico SDK可以去Pico官网下载SDK 导入SDK 第一步：创建Unity3D项目 第二步：导入 PICO Unity Integration SDK 选择 Windows > Package Manager。 在 Packag…...
【docker】运行registry
registry简介 Docker registry是docker镜像仓库的服务,用于存储和分发docker镜像。 Docker registry主要特点和功能: 存储docker镜像:提供持久化存储docker镜像的功能,存储镜像的各个layer。 分发镜像:拉取和推送镜像的去中心化存储和分发服务。 支持版本管理:给镜像打标签…...
java八股文面试[Spring]——如何实现一个IOC容器
什么是IOC容器 IOC不是一种技术，只是一种思想，一个重要的面向对象编程的法则，它能指导我们如何设计出松耦合，更优良的程序。传统应用程序都是由我们在类内部主动创建依赖对象，从而导致类与类之间高耦合，难于…...
Muse：现代化多仓库管理工具，提升开发效率与协作体验
1. 项目概述：一个面向开发者的现代化代码库管理工具最近在和一些团队交流时，发现一个挺普遍的现象：大家手头的项目代码库越来越多，有的是自己维护的开源项目，有的是公司内部的核心业务模块，还有一堆实验性的…...
构建个人AI记忆体：向量数据库与语义搜索实践指南
1. 项目概述：构建你的个人AI记忆体最近几年，AI助手越来越聪明，但总感觉它们“记性”不太好。你昨天刚和它聊过你家的猫叫“橘子”，今天再问它，它可能就忘了。或者，你让它帮你总结上周的工作周报，…...
终极ComfyUI视频插件指南：从零开始构建AI视频生成工作流
终极ComfyUI视频插件指南：从零开始构建AI视频生成工作流 【免费下载链接】ComfyUI-WanVideoWrapper 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-WanVideoWrapper 你是否曾梦想过让静态图片“活”起来，或者让文字描述直接变成生动…...
基于MCP协议构建AI知识库：Alexandria项目部署与核心工作流解析
1. 项目概述：让AI拥有自己的“亚历山大图书馆”如果你和我一样，长期与各种AI助手（比如Claude、Cursor、Codex）打交道，肯定会遇到一个头疼的问题：知识无法沉淀。今天你花半小时教会AI助手某个项目的架构细节…...
从JLink驱动安装失败，聊聊老旧Win7系统下嵌入式工具链的“版本锁定”现象
从JLink驱动安装失败看嵌入式工具链的版本锁定困境 当你在Windows 7系统上尝试安装最新版JLink驱动时，那个顽固的黄色感叹号是否曾让你抓狂？这看似简单的驱动问题背后，隐藏着一个困扰嵌入式开发领域多年的系统性难题——工具链的版本锁定现象…...
不止于建模：用COMSOL几何操作优化你的仿真效率（分隔、二维轴对称实战）
不止于建模：用COMSOL几何操作优化你的仿真效率 在工程仿真领域，几何建模往往被视为前期准备工作，但真正的高手知道：建模阶段的每一个决策都会在后续网格划分和求解过程中产生指数级影响。我们曾对比过两个相似的电机散热模型——一…...
终极游戏串流指南：5步搭建你的个人云端游戏服务器
终极游戏串流指南：5步搭建你的个人云端游戏服务器 【免费下载链接】Sunshine Self-hosted game stream host for Moonlight. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/Sunshine 想要在任何设备上畅玩PC游戏？Sunshine开源游戏串流服务器…...
XXMI启动器终极指南：一站式管理原神、星穹铁道等热门游戏模组
XXMI启动器终极指南：一站式管理原神、星穹铁道等热门游戏模组 【免费下载链接】XXMI-Launcher Modding platform for GI, HSR, WW and ZZZ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xx/XXMI-Launcher 还在为多个游戏模组安装繁琐而烦恼吗？XXMI启…...
从“Hello There!”徽章看低功耗Mesh网络在嵌入式社交硬件的实现
1. 项目概述：当硬件徽章成为社交网络的物理层如果你参加过大型的技术会议，尤其是像嵌入式系统大会（ESC）这样的场合，你肯定对那种既兴奋又略带尴尬的社交氛围不陌生。满屋子都是聪明绝顶的工程师，大家脑子里…...
ARM Firmware Suite与Evaluator-7T开发板实战指南
1. ARM Firmware Suite与Evaluator-7T开发板概述在嵌入式系统开发领域，ARM架构处理器因其出色的能效比和丰富的生态系统支持，已成为工业控制、物联网设备和消费电子等领域的首选方案。ARM Firmware Suite（AFS）是ARM公司针对其处理…...