2021-02-27

最新推荐文章于 2021-02-28 19:15:38 发布
原创 最新推荐文章于 2021-02-28 19:15:38 发布 · 97 阅读 · 0 ·
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博客提出对潮汐点计算和推荐的优化思路。在计算潮汐点时，因工作日上班时间集中，建议对重点时段进行更精细研究；在推荐潮汐点时，目前仅考虑空间距离可能与实际停车距离有差异，提议引入第三方地图接口获取骑车路线长度作参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

进一步优化思考。
1）Baseline计算潮汐点时，时间精度为小时，但是工作日人们上班的时间很接近，大多集中在早上8-10之间，潮汐的形成和对人们的影响也大多发生在这段时间，因此有必要对一些重点时段进行更精细的时间段研究。
2）推荐潮汐点时，只考虑了基于经纬度计算的空间距离，同时剔除了不同街道的停车点。这样可能跟实际停车所需的距离有差异。比如一排建筑物两侧的停车点，可能空间距离不远，但是实际要绕路才能到达。又比如两个点虽然分属两个街道，但实际上很近，这种情况也是很常见的。所以是否可以通过引入第三方地图接口，来获得两点间骑车路线的长度作为参考，以供推荐用？

ljchyes
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07-30
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结果是这样的，没有根据id排：start_date end_date 0 2020-01-15 2020-04-27 1 2020-09-30 2020-10-10 2 2021-02-07 2021-02-22 3 2021-03-06 2021-03-24 4 2020-01-21 2020-03-03 .. ... ... 639 2021-03-09 2021-03-18 640 2021-03-24 2021-04-01 641 2020-01-12 2020-04-19 642 2021-02-09 2021-02-18 643 2020-01-18 2020-03-09
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如果你想根据企业id对结果进行排序，可以在输出结果之前加上一行代码： ```python result = result.sort_values(by=['id']) ``` 此代码将会根据id对结果进行排序，使得每个企业的结果排在一起。完整的代码如下： ```python mean = DataFrame.groupby(['id'])['amount'].mean() # 列出每个企业用电量低于均值时间超过一周的时间段，标记起始时间和结束时间，省略中间时间 filtered_data = DataFrame[DataFrame['amount'] < DataFrame['id'].map(mean)] filtered_data['date'] = pd.to_datetime(filtered_data['date']) filtered_data['diff'] = filtered_data.groupby('id')['date'].diff().dt.days filtered_data['period'] = (filtered_data['diff'] > 1).cumsum() # 找出连续时间段，并计算起始时间和结束时间 result = filtered_data.groupby(['id', 'period']).agg(start_date=('date', 'min'), end_date=('date', 'max')) result = result[result['end_date'] - result['start_date'] > pd.Timedelta(days=7)].reset_index(drop=True) # 根据id排序输出结果 result = result.sort_values(by=['id']) print(result) ``` 输出结果将会按照企业id进行排序。
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