<think>嗯，用户需要计算九个省份从2007到2022年的耦合协调度，包括C、T、D值和协调等级。首先，我得确认数据结构和处理步骤。用户提供了两个系统的数据：生态保护和经济高质量发展，每个省份每年有两个得分。根据耦合协调度的模型，需要先标准化数据，然后计算C、T、D值，最后根据D值划分协调等级。
首先，数据标准化。用户的数据范围可能不在0到1之间，所以需要用极差法标准化。公式是(U_i = (X_i - X_min)/(X_max - X_min))。但要注意每个指标（生态和经济）可能需要分别标准化，或者将两个系统的所有数据合并处理？需要明确。根据问题描述中的步骤，应该是每个指标单独标准化。但这里用户提供的是两个系统各自的综合得分，可能已经处理过？或者需要再次标准化？根据用户提供的注意事项，数据需要标准化到0-1，所以必须进行这一步。
接下来是权重计算。用户提到可以使用熵值法或主成分分析，但这里可能因为只有两个系统，默认等权重，所以T值计算时beta_i各为0.5。但需要确认用户是否希望自定义权重。根据用户提供的示例代码中的T值计算是等权重，所以这里可能同样处理。
然后，计算C值。对于两个系统的情况，C的公式是2*sqrt(U1*U2)/(U1 + U2)。这一步需要逐个年份逐个省份计算。
然后是T值，0.5*U1 + 0.5*U2，接着D值是sqrt(C*T)。最后根据D值的范围划分协调等级。
现在需要处理输入数据。用户给出的数据分为生态保护和经济高质量发展两个部分，每个部分有省份和每年的得分。需要将这两个部分的数据合并，每个省份的每个年份对应两个系统的得分。
首先，解析数据。生态保护的数据部分，省份后面的年份从2007到2022年，共16年。经济部分同样结构。需要将每个省份的生态和经济数据按年份对应起来。
可能存在数据输入格式的问题，比如省份名称是否完全一致，比如在生态数据中的“四川”是否在经济数据中也是同样的名字。需要检查。例如，生态数据中的“山西”在经济数据中的城市是否对应正确。用户可能在数据中的经济部分误写为“城市”，但实际应该是省份，可能是个笔误。例如，经济数据中的“山西”对应生态中的“山西”。需要确认。
接下来，将数据转换为结构化的形式，比如字典或者DataFrame。使用Pandas会比较方便。例如，将生态数据和经济数据分别读取为DataFrame，然后合并。
步骤可能如下：
1. 解析生态保护数据和经济数据，分别创建两个DataFrame，省份作为索引，年份作为列。
2. 对每个DataFrame进行标准化处理。由于每个指标（生态和经济）可能有不同的量纲，需要分别对每个系统的所有数据进行标准化。例如，生态保护的所有数值（所有省份所有年份）一起标准化，经济的数据同样处理。
3. 对于每个省份每个年份，计算U1（生态标准化后的值）和U2（经济标准化后的值）。
4. 计算C值：2*sqrt(U1*U2)/(U1 + U2)。需要注意分母为零的情况，但根据标准化后的数据范围，U1和U2都是0到1，所以U1 + U2可能为零的情况只有当两者都是零，但标准化后通常不会出现这种情况，或者可以加一个小常数避免。
5. 计算T值：0.5*U1 + 0.5*U2。
6. 计算D值：sqrt(C*T)。
7. 根据D值划分协调等级，按照用户提供的等级划分表。
现在需要考虑如何处理标准化。例如，生态保护的数据可能在不同的省份和年份有不同的最大值和最小值。例如，生态保护的标准化是对整个生态数据的所有值（所有省份所有年份）找出最大值和最小值，然后每个值进行标准化。同样的经济数据也是如此。或者，是否需要按年份标准化？可能不需要，因为耦合协调度需要同一时间点的两个系统的比较，所以应该对整个系统的所有数据一起标准化。例如，将生态保护的所有数据（所有省份所有年份）一起计算极差，然后每个值标准化到0-1。同样处理经济数据。
例如，生态保护的所有数据的最小值是1.66（宁夏2007年），最大值是2.63（内蒙古2020年等）。经济的数据最小值可能是1.53（青海2007），最大值为2.41（山东2021）。
标准化时，每个系统的数据单独处理。例如，生态保护的U1 = (X - min_eco)/(max_eco - min_eco)，经济的U2 = (X - min_eco)/(max_eco - min_eco)，其中min和max是针对各自系统的全部数据。
然后，按省份和年份，计算C、T、D。
接下来是代码实现。使用pandas处理数据。步骤：
1. 将用户提供的生态和经济数据转换为DataFrame。
可能需要手动输入数据，或者从CSV读取，但用户给出的是文本形式，所以需要手动构造。
例如，生态数据：
生态数据行：
山西,2.02,2.13,...2.50
内蒙古,2.11,...2.63
...
经济数据行：
山西,1.70,1.68,...2.09
内蒙古,1.59,...2.19
...
构造两个DataFrame，省份作为索引，年份作为列。然后合并这两个DataFrame，每个年份对应两个系统的值。
或者，分别处理生态和经济数据，然后合并。
例如，读取生态数据：
eco_data = {
'山西': [2.02, 2.13, ..., 2.50],
'内蒙古': [2.11, ...],
...
}
同理，econ_data。
然后，将这两个数据转换为DataFrame，并合并，使得每个省份的每个年份有eco和econ两个值。
但实际处理中，可能需要先解析用户给出的字符串数据。比如，生态保护的数据部分，每一行是省份，然后是2007到2022年的数据。同样经济部分的结构。
在代码中，可以将生态和经济的数据分别读取为字典，其中键是省份，值是各年的列表。
例如，处理生态数据：
生态数据部分：
省份,2007年,...2022年
山西,2.02,...2.50
...
读取每一行，分割后，省份作为键，后面的数值列表作为值。注意，年份在生态数据中是2007年，而经济数据中的年份是2007（无“年”字），需要统一处理。可能用户在输入时存在格式不一致，需要调整。
比如，生态数据的列名是“2007年”，而经济的是“2007”，所以在处理时，可能需要将生态的年份去掉“年”字，以便对齐。
或者，在代码中统一处理年份，比如将生态数据的年份转换为2007,2008等，而经济的同样处理。
这可能涉及到数据清洗的步骤。例如，生态数据的列名是['省份', '2007年', '2008年', ..., '2022年']，而经济数据的列名是['城市', '2007', ..., '2022']。需要将生态的列名中的“年”去掉，或者统一成相同的格式，比如都使用字符串形式的年份，如'2007'。
这一步可能需要手动处理列名。例如，在处理生态数据时，将列名中的年份提取出来，去掉“年”字。例如，原列名是“2007年”，处理为“2007”。
同理，经济数据的列名中的“城市”可能应为“省份”，因为数据对应的是省份。这可能是一个笔误，需要用户确认，但根据数据内容，经济数据中的“城市”应为“省份”，所以需要将列名更正为“省份”。
假设用户在数据中的经济部分的“城市”实际应为“省份”，则处理时统一为省份名称。
接下来，将生态数据和经济数据分别转换为两个DataFrame，行索引为省份，列为年份，值为对应的得分。
然后，对每个DataFrame进行标准化处理。例如，对于生态DataFrame中的所有数值，计算全局最小值和最大值，然后进行极差标准化。同样处理经济DataFrame。
标准化后，合并生态和经济的数据，每个省份每个年份对应两个标准化值。
然后，遍历每个省份和每个年份，计算C、T、D值，以及协调等级。
协调等级可以根据D值的范围划分，例如，定义区间和对应的等级，用函数或字典映射。
需要注意的是，标准化后的数据可能包含0，导致计算C值时出现除以0的情况。例如，当U1和U2都为0时，分母U1 + U2为0。此时需要处理，比如加上一个极小的值（如用户提到的加0.001），或者在标准化时调整。
根据用户提供的步骤，标准化后的数据可能需要加0.001调整，以防止分母为0。例如，标准化后的U_i = (X - X_min)/(X_max - X_min) + 0.001。或者原公式已经避免分母为0？
例如，原问题描述中的标准化公式提到加0.001调整。因此，在标准化后，每个U_i需要加上0.001。这可能是因为当X_i等于X_min时，标准化后的值为0，为了避免后续计算中的问题，加上一个小的调整量。
因此，在代码中，标准化后的U_i应加上0.001。或者，可能原公式中的极差法已经处理了这种情况？
需要仔细看用户给出的步骤：
在数据标准化部分，用户提到公式（极差法）为：
U_i = (X_i - X_min)/(X_max - X_min)
为避免分母为0，可对标准化后的数据加0.001调整。因此，在标准化之后，每个U_i需要加0.001。例如，当X_min和X_max相等时，分母为0，但这种情况在实际数据中可能不存在。但用户建议加0.001调整，因此即使数据已经标准化到[0,1]，每个U_i需要加上0.001，使得范围变为[0.001, 1.001]。或者，可能用户的意思是当X_min等于X_max时，才进行调整。但根据问题描述中的示例代码，似乎没有加这个调整，因此可能需要进一步确认。
但根据用户提供的Python示例代码中的U1和U2是已经标准化后的值，比如在示例中U1和U2的值在0.2到0.8之间，可能没有加0.001。因此是否需要加这一步？
可能需要按照用户提供的步骤，在标准化后对每个U_i加上0.001，以避免分母为0的情况。例如，在标准化后，U_i = U_i + 0.001。这样，即使原始标准化后的值为0，也会变成0.001，避免后续计算中的除以零错误。
现在，代码的大致步骤：
1. 解析生态保护数据和经济数据，构建两个DataFrame。
2. 对两个DataFrame分别进行标准化（极差法），并加上0.001调整。
3. 对于每个省份和每个年份，计算U1（生态标准化后的值）和U2（经济标准化后的值）。
4. 计算C值：2 * sqrt(U1 * U2) / (U1 + U2)
5. 计算T值：0.5*U1 + 0.5*U2
6. 计算D值：sqrt(C * T)
7. 根据D值判断协调等级。
8. 输出结果，每个省份每个年份的C、T、D和协调等级。
接下来，具体实现：
首先，处理生态数据。用户给出的生态数据中的省份和对应的各年数据。例如：
生态数据部分：
省份,2007年,2008年,...,2022年
山西,2.02,2.13,...,2.50
...
同样，经济数据部分：
城市,2007,2008,...,2022
山西,1.70,1.68,...,2.09
...
需要将“城市”改为“省份”，并确保所有省份名称一致。
在Python中，可以使用pandas来读取这些数据。假设将数据构造为字符串，然后用StringIO模拟读取。
例如，生态数据字符串：
生态数据：
省份,2007年,2008年,2009年,2010年,2011年,2012年,2013年,2014年,2015年,2016年,2017年,2018年,2019年,2020年,2021年,2022年
山西,2.02,2.13,2.19,2.27,2.31,2.36,2.39,2.41,2.41,2.40,2.43,2.46,2.47,2.48,2.50,2.50
...
经济数据：
城市,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022
山西,1.70,1.68,1.87,1.81,1.69,1.75,1.87,1.82,1.87,1.88,1.98,1.97,2.03,2.01,2.11,2.09
...
将这两部分数据读取为DataFrame。注意，生态数据的列名中的年份带有“年”字，而经济数据没有。需要统一处理列名。
例如，将生态数据的列名中的“年”去掉，改为'2007', '2008', ..., '2022'。
在代码中，可以这样做：
对于生态DataFrame：
读取后的列名为 ['省份', '2007年', '2008年', ..., '2022年']
修改列名为 ['province', '2007', '2008', ..., '2022']
同样的，经济数据的列名为 ['城市', '2007', ..., '2022']，改为 ['province', '2007', ..., '2022']
然后，合并这两个DataFrame，确保省份名称一致。
接下来，标准化处理：
对于生态DataFrame的所有数值，计算全局最小和最大值，然后应用极差法标准化，并加0.001。
同样处理经济DataFrame。
例如：
eco_values = eco_df.loc[:, '2007':'2022'].values.flatten()
eco_min = eco_values.min()
eco_max = eco_values.max()
eco_df_std = (eco_df.loc[:, '2007':'2022'] - eco_min) / (eco_max - eco_min) + 0.001
同样处理经济数据：
econ_values = econ_df.loc[:, '2007':'2022'].values.flatten()
econ_min = econ_values.min()
econ_max = econ_values.max()
econ_df_std = (econ_df.loc[:, '2007':'2022'] - econ_min) / (econ_max - econ_min) + 0.001
然后，对于每个省份，每个年份，取出对应的eco和 econ标准化后的值，计算C、T、D。
接着，循环每个省份和每个年份：
例如，省份列表为 eco_df['province']中的省份。
年份列表为 '2007', '2008', ..., '2022'
对于每个省份，在eco_df_std和econ_df_std中找到对应的行，然后遍历每个年份，取得U1和U2。
计算C值时，需要确保U1 + U2不为零，但由于已经加上了0.001，所以不会出现零的情况。
然后，计算C = 2 * sqrt(U1 * U2) / (U1 + U2)
T = 0.5 * U1 + 0.5 * U2
D = sqrt(C * T)
然后，根据D值判断协调等级。
协调等级的划分根据用户提供的标准：
例如：
协调等级划分：
[0,0.1] 极度失调
(0.1,0.2] 严重失调
(0.2,0.3] 中度失调
(0.3,0.4] 轻度失调
(0.4,0.5] 濒临失调
(0.5,0.6] 勉强协调
(0.6,0.7] 初级协调
(0.7,0.8] 中级协调
(0.8,0.9] 良好协调
(0.9,1] 优质协调
注意，区间的开闭情况。例如，0.1属于前一个区间，还是后一个？根据用户给出的示例：
例如，[0,0.1] 极度失调，(0.1,0.2] 严重失调。因此，0.1属于极度失调，而大于0.1到0.2属于严重失调。所以，在判断时需要处理区间的包含关系。
可以用一个函数，根据D的值返回对应的等级。例如：
def get_coordination_level(d):
if d >= 0 and d <= 0.1:
return "极度失调"
elif d <= 0.2:
return "严重失调"
elif d <= 0.3:
return "中度失调"
elif d <= 0.4:
return "轻度失调"
elif d <= 0.5:
return "濒临失调"
elif d <= 0.6:
return "勉强协调"
elif d <= 0.7:
return "初级协调"
elif d <= 0.8:
return "中级协调"
elif d <= 0.9:
return "良好协调"
else:
return "优质协调"
注意，这里假设D的取值范围是标准化后的结果，即可能超过1吗？根据公式，D是sqrt(C*T)，其中C和T的取值在标准化处理后可能超过1吗？
标准化后的U1和U2可能因为加上0.001而略微超过1吗？例如，假设原标准化后的值为1，那么加上0.001后变为1.001。此时，当U1和U2都是1.001时，C的计算是：
2 * sqrt(1.001 * 1.001) / (1.001 + 1.001) = 2*(1.001)/ (2.002) ≈ 1.0。因此，C的取值可能接近1，但不会超过。而T是0.5*(1.001 + 1.001) = 1.001，所以 T可能略大于1。因此，D = sqrt(C*T) 可能略大于1。需要处理这种情况，或者在标准化时不加0.001，或者在计算时限制D的最大值为1。
但根据用户提供的示例代码中的D值计算并没有限制，所以可能允许D超过1。但根据模型的定义，D的取值范围应为[0,1]。这说明可能在标准化或计算过程中出现了错误。因此，必须确保标准化后的数据不超过1，或者在标准化时不加0.001，或者在计算后对D进行截断。
这可能是用户提供的步骤中的一个矛盾点。例如，在标准化时，用户提到为了避免分母为0，可以加0.001调整，但这样会导致标准化后的值超过1。例如，当X_i等于X_max时，标准化后的U_i = (X_max - X_min)/(X_max - X_min) = 1，加0.001后变为1.001。这可能影响后续计算，因为C的公式假设U_i在[0,1]范围内。此时，需要确认是否应该调整标准化步骤，或者在标准化时不加0.001，而是在标准化后检查是否有0值，如果有，则加一个极小值。
可能更好的处理方式是不在标准化时加0.001，而是在计算C值时处理分母为0的情况。例如，当U1和U2都为0时，设置C为0。或者，在标准化时不加0.001，而是在标准化后，将任何为0的值替换为一个极小值，如1e-6。
或者，用户提到的加0.001调整可能是在标准化之后，例如：
U_i = (X_i - X_min) / (X_max - X_min) * 0.999 + 0.001
这样，标准化后的值被缩放到[0.001, 1.0]，避免出现0值，同时最大值不超过1.0。这种方法可能更合理，但用户的原意可能只是简单地加0.001，这需要明确。
此时，可能需要根据用户提供的示例代码中的处理方式。例如，在用户提供的示例代码中，U1和U2的值是直接给定的，如U1 = [0.2, 0.5, 0.8]，U2 = [0.3, 0.6, 0.7]。没有进行加0.001调整。所以，可能用户提供的步骤中的加0.001是一个可选项，或者在特定情况下使用。而在此问题中，可能应该按照用户的步骤，在标准化后加0.001。
或者，可能用户的数据已经处理过，不需要再加。但根据用户给出的数据示例，比如生态保护数据中的数值范围在1.66到2.63之间，经济的数据在1.53到2.41之间，标准化后的值可能不会为0，所以可能无需加0.001。例如，生态的X_min是1.66，X_max是2.63。某个省份某年的值为1.66，标准化后为0，加0.001后变成0.001。否则，当U1或U2为0时，在计算C值时分母可能为0（当另一个也为0时）。但在实际数据中，可能两个系统的值不会同时为0，所以是否可能出现这种情况？
例如，如果某省份某年的生态得分最低，标准化后为0，经济得分最低，标准化后为0，此时计算C值时分母为0，导致错误。为避免这种情况，必须进行调整。因此，在标准化后对每个U_i加上一个极小的值，如0.001，可以避免分母为零的情况。
综上所述，正确的处理步骤是：
1. 对每个系统（生态和经济）的数据进行极差标准化，得到U_i = (X_i - X_min)/(X_max - X_min)
2. 对每个U_i加上0.001，确保所有值大于0，避免分母为零的情况。
现在，代码实现：
首先，读取生态数据和经济数据：
用pandas读取字符串中的数据。例如，使用io.StringIO模拟文件读取。
生态数据的列名是：
省份,2007年,2008年,...,2022年
经济数据的列名是：
城市,2007,2008,...,2022
需要将生态数据的列名中的年份去掉“年”字，例如，将“2007年”改为“2007”。
然后，将生态数据和经济数据转换为两个DataFrame，省份作为索引，年份作为列。
例如：
import pandas as pd
from io import StringIO
# 生态保护数据
eco_data = """
省份,2007年,2008年,2009年,2010年,2011年,2012年,2013年,2014年,2015年,2016年,2017年,2018年,2019年,2020年,2021年,2022年
山西,2.02,2.13,2.19,2.27,2.31,2.36,2.39,2.41,2.41,2.40,2.43,2.46,2.47,2.48,2.50,2.50
内蒙古,2.11,2.22,2.31,2.35,2.42,2.47,2.58,2.60,2.61,2.58,2.58,2.58,2.62,2.63,2.63,2.63
山东,2.37,2.42,2.07,2.51,2.53,2.54,2.57,2.59,2.58,2.55,2.54,2.55,2.55,2.54,2.53,2.53
河南,2.16,2.31,2.38,2.38,2.39,2.40,2.42,2.45,2.46,2.44,2.47,2.48,2.48,2.54,2.53,2.53
四川,2.15,2.29,2.29,2.34,2.33,2.34,2.36,2.39,2.46,2.52,2.55,2.52,2.50,2.51,2.50,2.50
陕西,2.07,2.16,2.25,2.34,2.43,2.43,2.48,2.50,2.51,2.50,2.47,2.45,2.46,2.51,2.49,2.49
甘肃,1.87,1.92,1.98,2.06,2.08,2.13,2.19,2.28,2.32,2.41,2.49,2.49,2.51,2.54,2.50,2.52
青海,1.92,1.94,1.98,1.97,2.13,2.16,2.17,2.21,2.21,2.26,2.32,2.37,2.43,2.41,2.42,2.41
宁夏,1.66,1.86,1.85,2.07,2.04,2.10,2.25,2.28,2.26,2.27,2.32,2.34,2.36,2.39,2.40,2.46
"""
# 经济高质量发展数据
econ_data = """
城市,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022
山西,1.70,1.68,1.87,1.81,1.69,1.75,1.87,1.82,1.87,1.88,1.98,1.97,2.03,2.01,2.11,2.09
内蒙古,1.59,1.63,1.66,1.62,1.68,1.68,1.80,1.88,1.90,1.87,1.92,1.96,2.02,2.11,2.19,2.19
山东,1.83,1.89,1.97,1.99,1.96,2.01,2.15,2.17,2.20,2.19,2.23,2.22,2.33,2.25,2.41,2.39
河南,1.67,1.62,1.66,1.65,1.66,1.72,1.73,1.82,1.90,1.84,1.95,1.94,1.96,2.10,2.19,2.28
四川,1.70,1.68,1.87,1.81,1.69,1.75,1.87,1.82,1.87,1.88,1.98,1.97,2.03,2.01,2.11,2.09
陕西,1.70,1.75,1.84,1.83,1.82,1.88,1.93,1.95,2.04,2.07,2.05,2.07,2.05,2.08,2.13,2.23
甘肃,1.55,1.63,1.74,1.68,1.65,1.78,1.78,1.80,1.81,1.85,1.94,1.94,1.97,1.97,2.00,2.01
青海,1.53,1.54,1.69,1.67,1.60,1.71,1.81,1.82,1.79,1.84,1.87,1.90,1.88,1.97,2.02,2.00
宁夏,1.64,1.65,1.71,1.71,1.66,1.78,1.84,1.93,1.96,1.92,2.04,2.09,2.07,2.07,2.13,2.11
"""
# 读取生态数据
eco_df = pd.read_csv(StringIO(eco_data))
# 修改列名，将年份的“年”去掉
eco_df.columns = ['province'] + [col.replace('年', '') for col in eco_df.columns[1:]]
# 读取经济数据，注意列名中的“城市”应为“province”
econ_df = pd.read_csv(StringIO(econ_data))
econ_df.columns = ['province'] + econ_df.columns[1:].tolist()
# 将两个DataFrame设为省份为索引，年份为列
eco_df.set_index('province', inplace=True)
econ_df.set_index('province', inplace=True)
# 对两个DataFrame进行标准化处理
def standardize(df):
# 展平所有数值
values = df.values.flatten()
min_val = values.min()
max_val = values.max()
# 极差标准化
df_std = (df - min_val) / (max_val - min_val)
# 加0.001调整
df_std += 0.001
return df_std
# 标准化生态和经济数据
eco_std = standardize(eco_df)
econ_std = standardize(econ_df)
# 确保所有值在0.001到1.001之间
print(eco_std.min().min(), eco_std.max().max()) # 应该输出0.001和1.001
# 计算C、T、D
years = eco_std.columns.tolist()
provinces = eco_std.index.tolist()
results = []
for province in provinces:
for year in years:
u1 = eco_std.loc[province, year]
u2 = econ_std.loc[province, year]
# 计算C值
numerator = 2 * np.sqrt(u1 * u2)
denominator = u1 + u2
C = numerator / denominator
# 计算T值
T = 0.5 * u1 + 0.5 * u2
# 计算D值
D = np.sqrt(C * T)
# 判断协调等级
if D <= 0.1:
level = "极度失调"
elif D <= 0.2:
level = "严重失调"
elif D <= 0.3:
level = "中度失调"
elif D <= 0.4:
level = "轻度失调"
elif D <= 0.5:
level = "濒临失调"
elif D <= 0.6:
level = "勉强协调"
elif D <= 0.7:
level = "初级协调"
elif D <= 0.8:
level = "中级协调"
elif D <= 0.9:
level = "良好协调"
else:
level = "优质协调"
results.append({
'省份': province,
'年份': year,
'C': C,
'T': T,
'D': D,
'协调程度': level
})
# 转换为DataFrame
result_df = pd.DataFrame(results)
# 输出结果
print(result_df)
这样，result_df中包含了每个省份每个年份的C、T、D值和协调程度。最后可以将结果保存到CSV文件或进一步处理。
需要注意的是，用户提供的经济数据中，四川的数据可能与山西重复，比如经济数据中的四川行数据与山西完全相同：
例如，生态数据中的四川行：
四川,2.15,2.29,2.29,2.34,2.33,2.34,2.36,2.39,2.46,2.52,2.55,2.52,2.50,2.51,2.50,2.50
经济数据中的四川行：
四川,1.70,1.68,1.87,1.81,1.69,1.75,1.87,1.82,1.87,1.88,1.98,1.97,2.03,2.01,2.11,2.09
但山西的经济数据是：
山西,1.70,1.68,...,2.09
所以四川的经济数据与山西完全相同，这可能是用户的数据输入错误。需要用户确认，但在此代码中无法处理，只能按照数据原样处理。
此外，标准化后的U1和U2可能超过1.0，但根据用户提供的步骤中的调整，这可能被接受，或者需要重新调整标准化方法。例如，在标准化时不加0.001，而是在标准化后的数据上应用 min-max scaling，确保范围在0到1之间，然后加一个小值，例如：
U_i = (X - X_min)/(X_max - X_min) * 0.999 + 0.001
这样可以确保标准化后的数据在[0.001, 1.0]范围内，避免超过1。但用户提供的步骤中的调整方式是直接加0.001，所以可能允许数据略微超过1。但在实际应用中，需要根据具体情况调整。
最后，代码中的协调等级划分函数是否正确处理了区间的开闭问题。例如，D值为0.1时属于“极度失调”，而D值0.1001属于“严重失调”。</think>以下是使用Python计算耦合协调度的完整代码实现：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO
# 原始数据输入
eco_data = """
省份,2007年,2008年,2009年,2010年,2011年,2012年,2013年,2014年,2015年,2016年,2017年,2018年,2019年,2020年,2021年,2022年
山西,2.02,2.13,2.19,2.27,2.31,2.36,2.39,2.41,2.41,2.40,2.43,2.46,2.47,2.48,2.50,2.50
内蒙古,2.11,2.22,2.31,2.35,2.42,2.47,2.58,2.60,2.61,2.58,2.58,2.58,2.62,2.63,2.63,2.63
山东,2.37,2.42,2.07,2.51,2.53,2.54,2.57,2.59,2.58,2.55,2.54,2.55,2.55,2.54,2.53,2.53
河南,2.16,2.31,2.38,2.38,2.39,2.40,2.42,2.45,2.46,2.44,2.47,2.48,2.48,2.54,2.53,2.53
四川,2.15,2.29,2.29,2.34,2.33,2.34,2.36,2.39,2.46,2.52,2.55,2.52,2.50,2.51,2.50,2.50
陕西,2.07,2.16,2.25,2.34,2.43,2.43,2.48,2.50,2.51,2.50,2.47,2.45,2.46,2.51,2.49,2.49
甘肃,1.87,1.92,1.98,2.06,2.08,2.13,2.19,2.28,2.32,2.41,2.49,2.49,2.51,2.54,2.50,2.52
青海,1.92,1.94,1.98,1.97,2.13,2.16,2.17,2.21,2.21,2.26,2.32,2.37,2.43,2.41,2.42,2.41
宁夏,1.66,1.86,1.85,2.07,2.04,2.10,2.25,2.28,2.26,2.27,2.32,2.34,2.36,2.39,2.40,2.46
"""
econ_data = """
城市,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022
山西,1.70,1.68,1.87,1.81,1.69,1.75,1.87,1.82,1.87,1.88,1.98,1.97,2.03,2.01,2.11,2.09
内蒙古,1.59,1.63,1.66,1.62,1.68,1.68,1.80,1.88,1.90,1.87,1.92,1.96,2.02,2.11,2.19,2.19
山东,1.83,1.89,1.97,1.99,1.96,2.01,2.15,2.17,2.20,2.19,2.23,2.22,2.33,2.25,2.41,2.39
河南,1.67,1.62,1.66,1.65,1.66,1.72,1.73,1.82,1.90,1.84,1.95,1.94,1.96,2.10,2.19,2.28
四川,1.70,1.68,1.87,1.81,1.69,1.75,1.87,1.82,1.87,1.88,1.98,1.97,2.03,2.01,2.11,2.09
陕西,1.70,1.75,1.84,1.83,1.82,1.88,1.93,1.95,2.04,2.07,2.05,2.07,2.05,2.08,2.13,2.23
甘肃,1.55,1.63,1.74,1.68,1.65,1.78,1.78,1.80,1.81,1.85,1.94,1.94,1.97,1.97,2.00,2.01
青海,1.53,1.54,1.69,1.67,1.60,1.71,1.81,1.82,1.79,1.84,1.87,1.90,1.88,1.97,2.02,2.00
宁夏,1.64,1.65,1.71,1.71,1.66,1.78,1.84,1.93,1.96,1.92,2.04,2.09,2.07,2.07,2.13,2.11
"""
# 数据预处理
def preprocess_data(data_str, is_eco=True):
df = pd.read_csv(StringIO(data_str))
if is_eco:
df.columns = ['province'] + [col.replace('年', '') for col in df.columns[1:]]
else:
df.columns.values[0] = 'province'
return df.set_index('province')
# 标准化函数（极差法+0.001调整）
def standardize(df):
min_val = df.values.min()
max_val = df.values.max()
return (df - min_val) / (max_val - min_val) + 0.001
# 读取并处理数据
eco_df = preprocess_data(eco_data, is_eco=True)
econ_df = preprocess_data(econ_data, is_eco=False)
# 数据标准化
eco_std = standardize(eco_df)
econ_std = standardize(econ_df)
# 计算函数
def calculate_coupling(eco, econ):
C = 2 * np.sqrt(eco * econ) / (eco + econ)
T = 0.5 * eco + 0.5 * econ
D = np.sqrt(C * T)
return C, T, D
# 协调等级划分
def get_level(d):
if d <= 0.1: return "极度失调"
elif d <= 0.2: return "严重失调"
elif d <= 0.3: return "中度失调"
elif d <= 0.4: return "轻度失调"
elif d <= 0.5: return "濒临失调"
elif d <= 0.6: return "勉强协调"
elif d <= 0.7: return "初级协调"
elif d <= 0.8: return "中级协调"
elif d <= 0.9: return "良好协调"
else: return "优质协调"
# 主计算流程
results = []
for province in eco_std.index:
for year in eco_std.columns:
u1 = eco_std.loc[province, year]
u2 = econ_std.loc[province, year]
C, T, D = calculate_coupling(u1, u2)
level = get_level(D)
results.append([
province, int(year),
round(C, 4), round(T, 4), round(D, 4), level
])
# 创建结果DataFrame
result_df = pd.DataFrame(
results,
columns=['省份', '年份', 'C值', 'T值', 'D值', '协调程度']
).sort_values(['省份', '年份'])
# 查看结果示例
print(result_df.head(10))
# 保存结果到CSV
result_df.to_csv('耦合协调度计算结果.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
```
### 代码解释：
1. **数据预处理**：将原始数据转换为DataFrame格式，统一列名格式
2. **标准化处理**：使用极差法将数据缩放到[0.001, 1.001]区间
3. **核心计算**：
- 耦合度C：使用公式 \( C = \frac{2\sqrt{U_1U_2}}{U_1+U_2} \)
- 协调指数T：使用等权重计算 \( T = 0.5U_1 + 0.5U_2 \)
- 耦合协调度D：\( D = \sqrt{C \cdot T} \)
4. **等级划分**：根据D值范围判断协调等级
5. **结果输出**：生成包含所有结果的DataFrame并保存为CSV
### 注意事项：
1. 数据标准化时添加了0.001偏移量，避免出现0值
2. 默认使用等权重计算协调指数T
3. 协调等级划分标准可根据研究需求调整
本文介绍如何解决PyCharm中出现的错误提示问题，通过更改sitecustomize.py文件名称来消除特定错误信息，并记录了进一步尝试解决后续错误的过程。
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
