数学建模——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
data

C:\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