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\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nophase_noring_typemove_noinc_dirout_dirinc_angleout_angleinc_edgeout_edgenode_id
01751A8남북179004-571542797_02571500487_01i0
11751B4북남003176-571500487_01571542797_02i0
21752A7북동001095-571500487_01571545870_01i0
31752B3남서179270-571542797_02571510153_01i0
41753A6동서090270571545870_02571510153_01i0
....................................
32102B19서동270090571500535_02-571500535_02u60
42103A7북동359090NaNNaNu60
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62104A8남북180000NaNNaNu60
72104B3남서180270NaNNaNu60
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116 rows × 11 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no phase_no ring_type move_no inc_dir out_dir inc_angle out_angle \\\n", + "0 175 1 A 8 남 북 179 004 \n", + "1 175 1 B 4 북 남 003 176 \n", + "2 175 2 A 7 북 동 001 095 \n", + "3 175 2 B 3 남 서 179 270 \n", + "4 175 3 A 6 동 서 090 270 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", + "3 210 2 B 19 서 동 270 090 \n", + "4 210 3 A 7 북 동 359 090 \n", + "5 210 3 B 4 북 남 000 180 \n", + "6 210 4 A 8 남 북 180 000 \n", + "7 210 4 B 3 남 서 180 270 \n", + "\n", + " inc_edge out_edge node_id \n", + "0 -571542797_02 571500487_01 i0 \n", + "1 -571500487_01 571542797_02 i0 \n", + "2 -571500487_01 571545870_01 i0 \n", + "3 -571542797_02 571510153_01 i0 \n", + "4 571545870_02 571510153_01 i0 \n", + ".. ... ... ... \n", + "3 571500535_02 -571500535_02 u60 \n", + "4 NaN NaN u60 \n", + "5 NaN NaN u60 \n", + "6 NaN NaN u60 \n", + "7 NaN NaN u60 \n", + "\n", + "[116 rows x 11 columns]" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 유턴/연동교차로에 대하여 진입ID, 진출ID 부여\n", + "node2inter = dict(zip(inter_node['node_id'], inter_node['inter_no']))\n", + "\n", + "uturn = pd.read_csv('../../Data/tables/child_uturn.csv')\n", + "coord = pd.read_csv('../../Data/tables/child_coord.csv')\n", + "child_ids = inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique()\n", + "ch2pa = {} # child to parent\n", + "for child_id in child_ids:\n", + " parent_no = inter_node[inter_node.node_id==child_id].inter_no.iloc[0]\n", + " sub_inter_node = inter_node[inter_node.inter_no==parent_no]\n", + " ch2pa[child_id] = sub_inter_node[sub_inter_node.inter_type=='parent'].iloc[0].node_id\n", + "directions = ['북', '북동', '동', '남동', '남', '남서', '서', '북서'] # 정북기준 시계방향으로 8방향\n", + "u_ids = uturn.child_id.unique()\n", + "# 각 child uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + "cmatches = []\n", + "for _, row in uturn.iterrows():\n", + " child_id = row.child_id\n", + " parent_id = row.parent_id\n", + " direction = row.direction\n", + " condition = row.condition\n", + " inc_edge_id = row.inc_edge\n", + " out_edge_id = row.out_edge\n", + " ind = directions.index(direction)\n", + " if condition == \"좌회전시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직진시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직좌시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"보행신호시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_A = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " cmatch = match5.copy()[match5.node_id==parent_id] # match dataframe for a child node\n", + " cmatch = cmatch.sort_values(by=['phase_no', 'ring_type']).reset_index(drop=True)\n", + " cmatch['node_id'] = child_id\n", + " cmatch[['inc_edge', 'out_edge']] = np.nan\n", + " if condition == '직좌시':\n", + " ap = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A)].phase_no.iloc[0]\n", + " bp = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B)].phase_no.iloc[0]\n", + " # 직진과 좌회전이 같은 현시에 있는 경우에만 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " if ap == bp:\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " elif condition == '보행신호시':\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 이동류번호가 17(보행신호)이면서 유턴노드방향으로 가는 신호가 없으면 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.move_no==17) & (cmatch.out_dir!=direction), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " else:\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 유턴신호의 이동류번호를 19로 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), 'move_no'] = 19\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), 'move_no'] = 19\n", + " display(cmatch)\n", + " cmatches.append(cmatch)\n", + "\n", + "# 각 child coordination node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + "coord['inter_no'] = coord['parent_id'].map(node2inter)\n", + "coord = coord.rename(columns={'child_id':'node_id'})\n", + "coord[['inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle']] = np.nan\n", + "coord['move_no'] = 20\n", + "coord = coord[['inter_no', 'phase_no', 'ring_type', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + "# display(coord)\n", + "cmatches = pd.concat(cmatches)\n", + "display(coord)\n", + "match6 = pd.concat([match5, cmatches, coord]).drop_duplicates().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'phase_no', 'ring_type'])\n", + "# with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", + "match6.to_csv('../../Data/tables/matching/match6.csv')\n", + "display(match6)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nomove_noinc_dirout_dirinc_edgeout_edgenode_id
01751동남571545870_02571542797_02i0
11752서동571510153_02571545870_01i0
21753남서-571542797_02571510153_01i0
31754북남-571500487_01571542797_02i0
41755서북571510153_02571500487_01i0
........................
692108남북571500585_02571511538_01i6
7021021북서571511538_02.121571500535_01i6
7121021서남571500535_02.18571500585_01i6
7221021남동571500585_02571542115_01i6
7321021동북-571542115_01571511538_01i6
\n", + "

74 rows × 7 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no move_no inc_dir out_dir inc_edge out_edge node_id\n", + "0 175 1 동 남 571545870_02 571542797_02 i0\n", + "1 175 2 서 동 571510153_02 571545870_01 i0\n", + "2 175 3 남 서 -571542797_02 571510153_01 i0\n", + "3 175 4 북 남 -571500487_01 571542797_02 i0\n", + "4 175 5 서 북 571510153_02 571500487_01 i0\n", + ".. ... ... ... ... ... ... ...\n", + "69 210 8 남 북 571500585_02 571511538_01 i6\n", + "70 210 21 북 서 571511538_02.121 571500535_01 i6\n", + "71 210 21 서 남 571500535_02.18 571500585_01 i6\n", + "72 210 21 남 동 571500585_02 571542115_01 i6\n", + "73 210 21 동 북 -571542115_01 571511538_01 i6\n", + "\n", + "[74 rows x 7 columns]" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 이동류 매칭\n", + "# 각 교차로에 대하여, 가능한 모든 이동류(1~18, 21)에 대한 진입·진출엣지ID를 지정한다.\n", + "# 모든 이동류에 대해 지정하므로, 시차제시 이전과 다른 이동류가 등장하더라도 항상 진입·진출 엣지 ID를 지정할 수 있다.\n", + "match7 = match6.copy()\n", + "match7 = match7[['inter_no', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + "\n", + "parent_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='parent'].node_id.unique())\n", + "child_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique())\n", + "\n", + "# (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록\n", + "flows = nema.dropna().apply(lambda row: (row['inc_dir'], row['out_dir']), axis=1).tolist()\n", + "# (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions)\n", + "pdires = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " dires = match7[match7.node_id == node_id][['inc_dir','out_dir']].values.flatten()\n", + " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", + " pdires[node_id] = dires\n", + "# (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", + "inc2id = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " for inc_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.inc_dir==inc_dir)]\n", + " inc2id[(node_id, inc_dir)] = df.inc_edge.iloc[0]\n", + "# (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id)\n", + "out2id = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " for out_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.out_dir==out_dir)]\n", + " out2id[(node_id, out_dir)] = df.out_edge.iloc[0]\n", + "# (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", + "pflow = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " pflow[node_id] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[node_id])]\n", + "# (6) 가능한 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", + "node2inter = dict(zip(match7['node_id'], match7['inter_no']))\n", + "dires_right = ['북', '서', '남', '동', '북'] # ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", + "matching = []\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " inter_no = node2inter[node_id]\n", + " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", + " for (inc_dir, out_dir) in pflow[node_id]:\n", + " move_no = nema[(nema.inc_dir==inc_dir) & (nema.out_dir==out_dir)].move_no.iloc[0]\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 보행신호(17), 전적색(18)\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * 2, 'move_no':[17, 18],\n", + " 'inc_dir':[None]*2, 'out_dir':[None]*2,\n", + " 'inc_edge':[None]*2, 'out_edge':[None]*2, 'node_id':[node_id]*2})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 신호우회전(21)\n", + " for d in range(len(dires_right)-1):\n", + " inc_dir = dires_right[d]\n", + " out_dir = dires_right[d+1]\n", + " if {inc_dir, out_dir}.issubset(pdires[node_id]):\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[21],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + "matching.append(match7[match7.node_id.isin(child_ids)])\n", + "matching = pd.concat(matching)\n", + "matching = matching.dropna().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", + "matching['move_no'] = matching['move_no'].astype(int)\n", + "matching.to_csv('../../Data/tables/matching/matching.csv')\n", + "display(matching)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# B. 5초 간격으로 이동류번호 수집" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 0%| | 0/17280 [00:00 fsec - 3600]\n", + " movement = movement.sort_values(by=['start_unix','inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " time2movement[fsec] = movement\n", + " movement.to_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{fsec}.csv')\n", + "\n", + "# 각 movement들의 길이 시각화\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "plt.plot(fsecs, [len(time2movement[fsec]) for fsec in fsecs])\n", + "plt.close()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# C. 5분 간격으로 신호이력 수집 및 통합테이블 생성" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "plan = pd.read_csv('../../Data/tables/plan.csv', index_col=0)\n", + "history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
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\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nostart_unixdura_A1dura_A2dura_A3dura_A4dura_A5dura_A6dura_A7dura_A8dura_B1dura_B2dura_B3dura_B4dura_B5dura_B6dura_B7dura_B8cycle
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............................................................
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194 rows × 19 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no start_unix dura_A1 dura_A2 dura_A3 dura_A4 dura_A5 \\\n", + "60 178 1704388800 38 39 40 23 0 \n", + "60 201 1704388800 24 24 17 58 17 \n", + "60 202 1704388800 39 101 0 0 0 \n", + "70 206 1704388800 33 35 26 26 0 \n", + "56 177 1704388801 36 20 68 26 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "78 210 1704392159 43 29 56 22 0 \n", + "84 178 1704392160 38 39 40 23 0 \n", + "84 201 1704392160 24 24 17 58 17 \n", + "98 206 1704392160 33 35 26 26 0 \n", + "84 202 1704392211 39 101 0 0 0 \n", + "\n", + " dura_A6 dura_A7 dura_A8 dura_B1 dura_B2 dura_B3 dura_B4 dura_B5 \\\n", + "60 0 0 0 38 39 40 23 0 \n", + "60 0 0 0 24 24 17 58 17 \n", + "60 0 0 0 39 101 0 0 0 \n", + "70 0 0 0 33 35 26 26 0 \n", + "56 0 0 0 36 20 68 26 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", + "78 0 0 0 24 48 56 22 0 \n", + "84 0 0 0 38 39 40 23 0 \n", + "84 0 0 0 24 24 17 58 17 \n", + "98 0 0 0 33 35 26 26 0 \n", + "84 0 0 0 39 101 0 0 0 \n", + "\n", + " dura_B6 dura_B7 dura_B8 cycle \n", + "60 0 0 0 140 \n", + "60 0 0 0 140 \n", + "60 0 0 0 140 \n", + "70 0 0 0 120 \n", + "56 0 0 0 150 \n", + ".. ... ... ... ... \n", + "78 0 0 0 150 \n", + "84 0 0 0 140 \n", + "84 0 0 0 140 \n", + "98 0 0 0 120 \n", + "84 0 0 0 140 \n", + "\n", + "[194 rows x 19 columns]" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m = 40\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + "present_time = fmins[m] # 현재시점\n", + "print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", + "\n", + "# 1. 조회시점의 유닉스 타임 이전의 신호이력 수집\n", + "rhistory = history.copy() # recent history\n", + "rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", + "# 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", + "# - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", + "for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " end_unix = row.end_unix\n", + " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", + " # 이전 유닉스 존재하지 않음 : 현시시간 합의 차\n", + " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", + " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", + " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", + " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 : 이전 유닉스\n", + " if abs(pre_unix - start_unix) < 10:\n", + " start_unix = pre_unix\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 : 현시시간 합의 차\n", + " else:\n", + " pass\n", + " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix \n", + "rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", + "rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", + "rhistory[['inter_no', 'start_unix', 'cycle']][rhistory.inter_no==175]\n", + "rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", + "rhistory\n", + "\n", + "# 2-1. 참값 판단 프로세스\n", + "hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600)) # 정각에 해당하는 시각들 목록\n", + "\n", + "def calculate_DS(rhist, curr_unix):\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours <= curr_unix].max() # the greatest hour less than (or equal to) curr_unix\n", + " start_unixes = rhist.start_unix.unique()\n", + " start_unixes_lt_ghour = np.sort(start_unixes[start_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # start unixes less than ghour_lt_curr_unix\n", + " # 기준유닉스(base_unix) : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 start_unix\n", + " if list(start_unixes_lt_ghour):\n", + " base_unix = start_unixes_lt_ghour[-5]\n", + " # start_unixes_lt_ghour가 비었을 경우에는 맨 앞 start_unix로 base_unix를 지정\n", + " else:\n", + " base_unix = rhist.start_unix.min()\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " S_n_durs = rhist[(rhist.start_unix > base_unix) & (rhist.start_unix <= curr_unix)] \\\n", + " [[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = S_n_durs.values.sum() // 2\n", + " return D_n, S_n\n", + "\n", + "rhists = []\n", + "for inter_no in sorted(rhistory.inter_no.unique()):\n", + " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==inter_no]\n", + " rhist = rhist.drop_duplicates(subset=['start_unix']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 정의\n", + " rhist['D_n'] = 0 # D_n : 시간차이\n", + " rhist['S_n'] = 0 # S_n : 현시시간합\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + "\n", + " # 이전시각, 현재시각\n", + " prev_unix = rhist.loc[0, 'start_unix'] # previous start_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[1, 'start_unix'] # current start_unix\n", + "\n", + " # rhist의 마지막 행에 도달할 때까지 반복\n", + " while True:\n", + " n = rhist[rhist.start_unix==curr_unix].index[0]\n", + " cycle = rhist.loc[n, 'cycle']\n", + " D_n = rhist.loc[n, 'D_n']\n", + " S_n = rhist.loc[n, 'S_n']\n", + " # 참값인 경우\n", + " if (abs(D_n - S_n) <= 5):\n", + " pass\n", + " # 참값이 아닌 경우\n", + " else:\n", + " # 2-1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 start_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단, 신호계획의 현시시간으로 \"대체\"\n", + " if curr_unix - prev_unix >= 2 * cycle:\n", + " # prev_unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", + " # (curr_unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", + " new_rows = []\n", + " while curr_unix - prev_unix > cycle:\n", + " prev_unix += cycle\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= prev_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan.copy()[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # prow에서 필요한 부분을 rhist에 추가\n", + " prow['start_unix'] = prev_unix\n", + " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute', 'offset'], axis=1)\n", + " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", + " rhist = pd.concat([rhist, prow])\n", + " rhist = rhist.sort_values(by='start_unix').reset_index(drop=True)\n", + " n += 1\n", + "\n", + " # 2-1-2. 이상치 처리 : 비율에 따라 해당 행을 \"삭제\"(R_n <= 0.5) 또는 \"조정\"(R_n > 0.5)한다\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + " # R_n이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", + " if R_n <= 0.5:\n", + " rhist = rhist.drop(index=n).reset_index(drop=True)\n", + " # 행삭제에 따른 curr_unix, R_n 재정의\n", + " curr_unix = rhist.loc[n, 'start_unix']\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + "\n", + " # R_n이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", + " if R_n > 0.5:\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # 조정된 현시시간 (prow에 R_n을 곱하고 정수로 바꿈)\n", + " adjusted_dur = prow.copy()[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", + " int_parts = adjusted_dur.iloc[0].apply(lambda x: int(x))\n", + " frac_parts = adjusted_dur.iloc[0] - int_parts\n", + " difference = round(adjusted_dur.iloc[0].sum()) - int_parts.sum()\n", + " for _ in range(difference): # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", + " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", + " int_parts[max_frac_index] += 1\n", + " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", + " # rhist에 조정된 현시시간을 반영\n", + " rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", + " rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum().sum() // 2\n", + "\n", + " if n == rhist.index[-1]:\n", + " break\n", + " prev_unix = curr_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[n+1, 'start_unix']\n", + " # rhist['start_dt'] = rhist['start_unix'].map(lambda x:datetime.fromtimestamp(x))\n", + "\n", + " # 생략해도 무방할 코드\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + " rhist = rhist.sort_values(by=['start_unix'])\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 재정의\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + " rhists.append(rhist)\n", + "rhists = pd.concat(rhists).sort_values(by=['start_unix','inter_no'])\n", + "rhists = rhists[rhists.start_unix >= present_time - 3600]\n", + "rhists = rhists.drop(columns=['D_n', 'S_n'])\n", + "rhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 0%| | 0/17280 [00:00\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nophas_Aphas_Bmove_Amove_B
81751184
151752273
201753361
241753462
261754452
\n", + "" + ], + "text/plain": [ + " inter_no phas_A phas_B move_A move_B\n", + "8 175 1 1 8 4\n", + "15 175 2 2 7 3\n", + "20 175 3 3 6 1\n", + "24 175 3 4 6 2\n", + "26 175 4 4 5 2" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "movements_wo_start_unix_list = [] # movements without start_unix\n", + "for inter_no in sorted(movements.inter_no.unique()):\n", + " movements_wo_start_unix = movements[movements_wo_start_unix.inter_no==inter_no]\n", + " movements_wo_start_unix = movements_wo_start_unix[['inter_no', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B']]\n", + " movements_wo_start_unix = movements_wo_start_unix.drop_duplicates().sort_values(by=['phas_A','phas_B'])\n", + " movements_wo_start_unix_list.append(movements_wo_start_unix)\n", + "movements_wo_start_unix = pd.concat(movements_wo_start_unix_list)\n", + "movements_wo_start_unix.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nostart_unixphas_Aphas_Bduration
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217817043888003340
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..................
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772 rows × 5 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no start_unix phas_A phas_B duration\n", + "0 178 1704388800 1 1 38\n", + "1 178 1704388800 2 2 39\n", + "2 178 1704388800 3 3 40\n", + "3 178 1704388800 4 4 23\n", + "4 201 1704388800 1 1 24\n", + ".. ... ... ... ... ...\n", + "767 206 1704392160 2 2 35\n", + "768 206 1704392160 3 3 26\n", + "769 206 1704392160 4 4 26\n", + "770 202 1704392211 1 1 39\n", + "771 202 1704392211 2 2 101\n", + "\n", + "[772 rows x 5 columns]" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# 계층화된 형태로 변환\n", + "hrhists = [] # hierarchied recent history\n", + "for i, row in rhists.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + "\n", + " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", + " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", + " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", + " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", + " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durations = []\n", + " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", + " ja = isplit[j][0]\n", + " jb = isplit[j][1]\n", + " if ja == jb:\n", + " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", + " else:\n", + " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", + " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", + " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", + " hrhists.append(new_rows)\n", + "hrhists = pd.concat(hrhists)\n", + "hrhists = hrhists.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "hrhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 133, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "movement = time2movement[present_time]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 138, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 중복을 제거하고 (inter_no, start_unix) 쌍을 만듭니다.\n", + "hrhists_inter_unix = set(hrhists[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", + "movement_inter_unix = set(movement[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", + "\n", + "# hrhists에는 있지만 movement에는 없는 (inter_no, start_unix) 쌍을 찾습니다.\n", + "missing_in_movement = hrhists_inter_unix - movement_inter_unix\n", + "\n", + "# 새로운 행들을 생성합니다.\n", + "new_rows = []\n", + "for inter_no, start_unix in missing_in_movement:\n", + " # movements_wo_start_unix에서 해당 inter_no의 데이터를 찾습니다.\n", + " new_row = movements_wo_start_unix[movements_wo_start_unix['inter_no'] == inter_no].copy()\n", + " # start_unix 값을 설정합니다.\n", + " new_row['start_unix'] = start_unix\n", + " new_rows.append(new_row)\n", + "\n", + "# 새로운 데이터프레임을 생성하고 기존 movement 데이터프레임과 합칩니다.\n", + "new_movement = pd.concat(new_rows, ignore_index=True)\n", + "movement_updated = pd.concat([movement, new_movement], ignore_index=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 143, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nonode_idstart_unixphas_Aphas_Bdurationinc_edge_Aout_edge_Ainc_edge_Bout_edge_B
0177i217043888011136-571542809_01571542811_01571542811_02571542809_01
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2177i217043888013368NaNNaNNaNNaN
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.................................
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757 rows × 10 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no node_id start_unix phas_A phas_B duration inc_edge_A \\\n", + "0 177 i2 1704388801 1 1 36 -571542809_01 \n", + "1 177 i2 1704388801 2 2 20 571542811_02 \n", + "2 177 i2 1704388801 3 3 68 NaN \n", + "3 177 i2 1704388801 4 4 26 -571542809_01 \n", + "4 176 i1 1704388850 1 1 37 -571542810_01 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "748 206 i7 1704392160 2 2 35 NaN \n", + "749 206 i7 1704392160 3 3 26 -571511538_02 \n", + "750 206 i7 1704392160 4 4 26 NaN \n", + "751 202 i9 1704392211 1 1 39 571510152_02 \n", + "752 202 i9 1704392211 2 2 101 NaN \n", + "\n", + " out_edge_A inc_edge_B out_edge_B \n", + "0 571542811_01 571542811_02 571542809_01 \n", + "1 571542107_01 -571542809_01 571542809_01 \n", + "2 NaN NaN NaN \n", + "3 571542811_01 571542107_02 571542809_01 \n", + "4 -571542797_02.99 571542797_02.99 571542810_01 \n", + ".. ... ... ... \n", + "748 NaN NaN NaN \n", + "749 571542073_02 571542073_01 571511538_02 \n", + "750 NaN NaN NaN \n", + "751 -571510152_01 571510152_01 571510152_01.65 \n", + "752 NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[757 rows x 10 columns]" + ] + }, + "execution_count": 143, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "movedur = pd.merge(movement_updated, hrhists, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", + "movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", + "movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + "\n", + "# 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", + "for i, row in movedur.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + " # incoming and outgoing edges A\n", + " move_A = row.move_A\n", + " if move_A in [17, 18]:\n", + " inc_edge_A = np.nan\n", + " out_edge_A = np.nan\n", + " else:\n", + " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", + " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", + " out_edge_A = match_A.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", + " # incoming and outgoing edges B\n", + " move_B = row.move_B\n", + " if move_B in [17, 18]:\n", + " inc_edge_B = np.nan\n", + " out_edge_B = np.nan\n", + " else:\n", + " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", + " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", + " out_edge_B = match_B.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", + "\n", + "# 이동류 컬럼 제거\n", + "movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", + "\n", + "histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", + "histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", + "histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", + "histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", + "histid" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 71, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 16:40:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nonode_idstart_unixphas_Aphas_Bdurationinc_edge_Aout_edge_Ainc_edge_Bout_edge_B
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1202i9170443681022114NaNNaNNaNNaN
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.................................
477202i9170444017122114NaNNaNNaNNaN
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479206i717044401712253NaNNaNNaNNaN
480206i717044401713326-571511538_02571542073_02571542073_01571511538_02
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482 rows × 10 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no node_id start_unix phas_A phas_B duration inc_edge_A \\\n", + "0 202 i9 1704436810 1 1 46 571510152_02 \n", + "1 202 i9 1704436810 2 2 114 NaN \n", + "2 178 i3 1704436860 1 1 38 571540304_02 \n", + "3 178 i3 1704436860 2 2 39 571556450_02 \n", + "4 178 i3 1704436860 3 3 43 571540303_02.21 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "477 202 i9 1704440171 2 2 114 NaN \n", + "478 206 i7 1704440171 1 1 45 -571511538_02 \n", + "479 206 i7 1704440171 2 2 53 NaN \n", + "480 206 i7 1704440171 3 3 26 -571511538_02 \n", + "481 206 i7 1704440171 4 4 26 NaN \n", + "\n", + " out_edge_A inc_edge_B out_edge_B \n", + "0 -571510152_01 571510152_01 571510152_01.65 \n", + "1 NaN NaN NaN \n", + "2 571556450_01 571556450_02 571540304_01 \n", + "3 571500475_01 571540304_02 571540303_01 \n", + "4 571556450_01 571540303_02.21 571500475_01 \n", + ".. ... ... ... \n", + "477 NaN NaN NaN \n", + "478 571542073_02 571542073_01 571511538_02 \n", + "479 NaN NaN NaN \n", + "480 571542073_02 571542073_01 571511538_02 \n", + "481 NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[482 rows x 10 columns]" + ] + }, + "execution_count": 71, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m = 200\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + "present_time = fmins[m] # 현재시점\n", + "print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", + "\n", + "# (구) make_rhistory\n", + "Rhists = [] # Recent history (1시간 이내)\n", + "for inter_no in history.inter_no.unique():\n", + " # - 5분마다 신호이력 데이터 수집해서 통합테이블 생성할때\n", + " # 1. 조회시점의 유닉스 타임 이전의 신호이력 수집\n", + " rhistory = history.copy() # recent history\n", + " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", + " hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600))\n", + " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no == inter_no] # 특정한 inter_no\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + " new_rows = []\n", + " # 1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 end_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단\n", + " for n in range(len(rhist) - 1):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", + " next_unix = rhist.iloc[n+1].end_unix # next end_unix\n", + " cycle = rhist.iloc[n].cycle\n", + " if next_unix - curr_unix >= 2 * cycle:\n", + " # 현재 unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", + " #(다음 unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", + " while next_unix - curr_unix > cycle:\n", + " curr_unix += cycle\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute'], axis=1)\n", + " prow['end_unix'] = curr_unix\n", + " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", + " new_rows.append(prow)\n", + " rhist = pd.concat([rhist] + new_rows).sort_values(['end_unix'])\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # 1-2. 이상치 처리 : 기준유닉스로부터의 시간차이와 현시시간합이 11 이상 차이나면 이상치가 발생했다고 판단\n", + " Rhist = rhist.copy() # recent history 1704393231\n", + " Rhist = Rhist[(Rhist.end_unix >= present_time - 3600)] # Recent history (1시간 이내)\n", + " Rhist = Rhist.reset_index(drop=True)\n", + " Rhist['D_n'] = 0\n", + " Rhist['S_n'] = 0\n", + " for n in range(len(Rhist)):\n", + " curr_unix = Rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", + " cycle = Rhist.iloc[n].cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이 \n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " Rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = [D_n, S_n]\n", + " n = 1\n", + " while n < len(Rhist):\n", + " prev_unix = Rhist[Rhist.index==n-1]['end_unix'].iloc[0] # previous end_unix\n", + " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " # 비율이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", + " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n <= 0.5):\n", + " Rhist = Rhist.drop(index=n)\n", + " n += 1\n", + " # 행삭제에 따른 curr_unix, D_n, S_n 등 재정의\n", + " if not Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].empty: # 마지막 행을 삭제하여 뒤의 행이 없을 때를 대비\n", + " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " # 비율이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", + " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n > 0.5):\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)].copy().reset_index(drop=True).iloc[0] # planned row\n", + " adjusted_dur = prow[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", + " # 조정된 현시시간을 정수로 바꿈\n", + " int_parts = adjusted_dur.apply(lambda x: int(x))\n", + " frac_parts = adjusted_dur - int_parts\n", + " difference = int(round(adjusted_dur.sum())) - int_parts.sum()\n", + " # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", + " for _ in range(difference):\n", + " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", + " int_parts[max_frac_index] += 1\n", + " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", + " Rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", + " Rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum() // 2\n", + " n += 1\n", + " Rhist = Rhist.drop(columns=['offset', 'D_n', 'S_n'])\n", + " Rhists.append(Rhist)\n", + "Rhists = pd.concat(Rhists)\n", + "Rhists = Rhists.sort_values(by=['end_unix', 'inter_no']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + "# (구) make_histid\n", + "# 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", + "# - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", + "for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " # 이전 유닉스 존재하지 않음 => 현시시간 합의 차\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 => 이전 유닉스\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 => 현시시간 합의 차\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " end_unix = row.end_unix\n", + " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", + " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", + " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", + " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", + " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", + " if abs(pre_unix - start_unix) < 10: # abs < 10\n", + " start_unix = pre_unix\n", + " else: # abs >= 10\n", + " pass\n", + " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix \n", + "rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", + "rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", + "rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", + "\n", + "# 계층화된 형태로 변환\n", + "hrhistory = [] # hierarchized recent history\n", + "for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + "\n", + " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", + " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", + " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", + " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", + " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durations = []\n", + " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", + " ja = isplit[j][0]\n", + " jb = isplit[j][1]\n", + " if ja == jb:\n", + " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", + " else:\n", + " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", + " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", + " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", + " hrhistory.append(new_rows)\n", + "hrhistory = pd.concat(hrhistory)\n", + "hrhistory = hrhistory.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + "# 5초단위로 수집한 이동류정보(time2movement[present_time])와 최근 1시간 신호이력(hrhistory)을 병합\n", + "movedur = pd.merge(time2movement[present_time], hrhistory, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", + "movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", + "movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + "\n", + "# 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", + "for i, row in movedur.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + " # incoming and outgoing edges A\n", + " move_A = row.move_A\n", + " if move_A in [17, 18]:\n", + " inc_edge_A = np.nan\n", + " out_edge_A = np.nan\n", + " else:\n", + " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", + " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", + " out_edge_A = match_A.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", + " # incoming and outgoing edges B\n", + " move_B = row.move_B\n", + " if move_B in [17, 18]:\n", + " inc_edge_B = np.nan\n", + " out_edge_B = np.nan\n", + " else:\n", + " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", + " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", + " out_edge_B = match_B.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", + "\n", + "# 이동류 컬럼 제거\n", + "movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", + "\n", + "histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", + "histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", + "histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", + "histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", + "# 시뮬레이션 시작시각 : 현재시각 - 600\n", + "# 시뮬레이션 종료시각 : 현재시각 - 300\n", + "# 현재시각 : present_time, PT\n", + "# PT-900 ... PT-600 ... PT-300 ... PT\n", + "histid" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 04:10:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nonode_idstart_unixphas_Aphas_Bdurationinc_edge_Aout_edge_Ainc_edge_Bout_edge_B
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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no node_id start_unix phas_A phas_B duration inc_edge_A \\\n", + "0 176 i1 1704391850 1 1 37 -571542810_01 \n", + "1 176 i1 1704391850 2 2 73 -571542810_01 \n", + "2 176 i1 1704391850 3 3 40 571543469_02 \n", + "3 178 i3 1704391880 1 1 38 571540304_02 \n", + "4 178 i3 1704391880 2 2 39 571556450_02 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "528 201 i8 1704395250 1 1 24 -571500569_01 \n", + "529 201 i8 1704395250 2 2 24 571500618_02 \n", + "530 201 i8 1704395250 3 3 17 571500617_02 \n", + "531 201 i8 1704395250 4 4 58 571500617_02 \n", + "532 201 i8 1704395250 5 5 17 571500583_01 \n", + "\n", + " out_edge_A inc_edge_B out_edge_B \n", + "0 -571542797_02.99 571542797_02.99 571542810_01 \n", + "1 -571542797_02.99 -571542810_01 571543469_01 \n", + "2 -571542797_02.99 NaN NaN \n", + "3 571556450_01 571556450_02 571540304_01 \n", + "4 571500475_01 571540304_02 571540303_01 \n", + ".. ... ... ... \n", + "528 571500583_02 -571500569_01 571500618_01 \n", + "529 571500583_02 571500618_02 571500617_01 \n", + "530 571500618_01 571500618_02 571500617_01 \n", + "531 571500618_01 571500617_02 571500569_01 \n", + "532 571500617_01 571500583_01 571500569_01 \n", + "\n", + "[533 rows x 10 columns]" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "make_histid(50)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no end_unix dura_A1 dura_A2 dura_A3 dura_A4 dura_A5 \\\n", + "0 202 1704380540 39 101 0 0 0 \n", + "1 202 1704380680 39 101 0 0 0 \n", + "2 202 1704380820 39 101 0 0 0 \n", + "3 202 1704380960 39 101 0 0 0 \n", + "4 202 1704381100 39 101 0 0 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "200 202 1704409679 46 114 0 0 0 \n", + "201 202 1704409840 46 114 0 0 0 \n", + "202 202 1704410000 46 114 0 0 0 \n", + "203 202 1704410160 46 114 0 0 0 \n", + "204 202 1704410320 46 114 0 0 0 \n", + "\n", + " dura_A6 dura_A7 dura_A8 ... dura_B3 dura_B4 dura_B5 dura_B6 \\\n", + "0 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "3 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", + "200 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "201 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "202 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "203 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "204 0 0 0 ... 0 0 0 0 \n", + "\n", + " dura_B7 dura_B8 cycle offset D_n S_n \n", + "0 0 0 140 103 0 0 \n", + "1 0 0 140 103 0 0 \n", + "2 0 0 140 103 0 0 \n", + "3 0 0 140 103 0 0 \n", + "4 0 0 140 103 0 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... \n", + "200 0 0 160 103 0 0 \n", + "201 0 0 160 103 0 0 \n", + "202 0 0 160 103 0 0 \n", + "203 0 0 160 103 0 0 \n", + "204 0 0 160 103 0 0 \n", + "\n", + "[205 rows x 22 columns]" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m = 100\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + "present_time = fmins[m] # 현재시점\n", + "\n", + "# 1. 신호이력 데이터 수집\n", + "rhistory = history.copy()[(history.end_unix < present_time)]\n", + "rhistory = rhistory.reset_index(drop=True)\n", + "hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600))\n", + "rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no == inter_no] # 특정한 inter_no\n", + "rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + "rhist['D_n'] = 0 # D_n : 시간차이\n", + "rhist['S_n'] = 0 # S_n : 현시시간합\n", + "rhist" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 08:19:00\n", + "2024-01-05 07:20:20\n" + ] + } + ], + "source": [ + "movement = time2movement[present_time]\n", + "max_unix = movement.start_unix.max()\n", + "min_unix = movement.start_unix.min()\n", + "print(datetime.fromtimestamp(max_unix))\n", + "print(datetime.fromtimestamp(min_unix))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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320144611704406820
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.....................
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603 rows × 6 columns

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1):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", + " next_unix = rhist.iloc[n+1].end_unix # next end_unix\n", + " cycle = rhist.iloc[n].cycle\n", + " if next_unix - curr_unix >= 2 * cycle:\n", + " # 현재 unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", + " #(다음 unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", + " while next_unix - curr_unix > cycle:\n", + " curr_unix += cycle \n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute'], axis=1)\n", + " prow['end_unix'] = curr_unix\n", + " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", + " new_rows.append(prow)\n", + " rhist = pd.concat([rhist] + new_rows).sort_values(['end_unix'])\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # 1-2. 이상치 처리 : 기준유닉스로부터의 시간차이와 현시시간합이 11 이상 차이나면 이상치가 발생했다고 판단\n", + " Rhist = rhist.copy() # recent history 1704393231\n", + " Rhist = Rhist[(Rhist.end_unix >= present_time - 3600)] # Recent history (1시간 이내)\n", + " Rhist = Rhist.reset_index(drop=True)\n", + " Rhist['D_n'] = 0\n", + " Rhist['S_n'] = 0\n", + " for n in range(len(Rhist)):\n", + " curr_unix = Rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", + " cycle = Rhist.iloc[n].cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " Rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = [D_n, S_n]\n", + " n = 1\n", + " while n < len(Rhist):\n", + " prev_unix = Rhist[Rhist.index==n-1]['end_unix'].iloc[0] # previous end_unix\n", + " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " # 비율이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", + " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n <= 0.5):\n", + " # print(\"lt\", inter_no, curr_unix, round(R_n,2), D_n, S_n)\n", + " # display(Rhist.iloc[n])\n", + " Rhist = Rhist.drop(index=n)\n", + " n += 1\n", + " # 행삭제에 따른 curr_unix, D_n, S_n 등 재정의\n", + " if not Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].empty: # 마지막 행을 삭제하여 뒤의 행이 없을 때를 대비\n", + " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " # 비율이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", + " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n > 0.5):\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)].copy().reset_index(drop=True).iloc[0] # planned row\n", + " adjusted_dur = prow[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", + " # 조정된 현시시간을 정수로 바꿈\n", + " int_parts = adjusted_dur.apply(lambda x: int(x))\n", + " frac_parts = adjusted_dur - int_parts\n", + " difference = int(round(adjusted_dur.sum())) - int_parts.sum()\n", + " # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", + " for _ in range(difference):\n", + " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", + " int_parts[max_frac_index] += 1\n", + " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", + " Rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", + " Rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum() // 2\n", + " # print(\"gt\", inter_no, curr_unix, round(R_n,2), D_n, S_n)\n", + " n += 1\n", + " Rhist = Rhist.drop(columns=['offset', 'D_n', 'S_n'])\n", + " Rhists.append(Rhist)\n", + "Rhists = pd.concat(Rhists)\n", + "Rhists = Rhists.sort_values(by=['end_unix', 'inter_no']).reset_index(drop=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
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" + ], + "text/plain": [ + " start_hour start_minute start_seconds\n", + "0 0 0 1704380400\n", + "1 7 0 1704405600\n", + "2 9 0 1704412800\n", + "3 18 30 1704447000" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# split, isplit : A,B 분리 혹은 통합시 사용될 수 있는 딕셔너리\n", + "splits = {} # splits maps (inter_no, start_hour, start_minute) to split\n", + "for i, row in plan.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_hour = row.start_hour\n", + " start_minute = row.start_minute\n", + " cycle = row.cycle\n", + " cums_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " cums_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)] = {} # split maps (phas_A, phas_B) to k\n", + " k = 0\n", + " for t in range(cycle):\n", + " new_phas_A = len(cums_A[cums_A < t]) + 1\n", + " new_phas_B = len(cums_B[cums_B < t]) + 1\n", + " if k == 0 or ((new_phas_A, new_phas_B) != (phas_A, phas_B)):\n", + " k += 1\n", + " phas_A = new_phas_A\n", + " phas_B = new_phas_B\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)][(phas_A, phas_B)] = k\n", + "\n", + "isplits = {} # the inverse of splits\n", + "for i in splits:\n", + " isplits[i] = {splits[i][k]:k for k in splits[i]} # isplit maps k to (phas_A, phas_B)\n", + "\n", + "# timetable\n", + "timetable = plan[['start_hour', 'start_minute']].drop_duplicates()\n", + "timetable['start_seconds'] = midnight + timetable['start_hour'] * 3600 + timetable['start_minute'] * 60\n", + "timetable" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_rhistory(m:int):\n", + " '''\n", + " input : m\n", + " - m ranges from 0 to 287, but 0 makes an error where 288 = 86400//300\n", + " - present_time = fmins[m] : 현재시점\n", + " + fmins[m-2] : 시뮬레이션 시작시점\n", + " + fmins[m-1] : 시뮬레이션 종료시점\n", + " output : rhistory\n", + " - recent history\n", + " - 현재시각(present_time) 이전 1시간 동안의 신호이력에 대하여 결측치 및 이상치를 처리한 결과\n", + " - 교차로번호(inter_no), 종료유닉스(end_unix), 현시시간(dur_Aj, dur_Bj), 주기(cycle), 옵셋(offset)\n", + " '''\n", + " fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + " present_time = fmins[m] # 현재시점\n", + " print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", + "\n", + " Rhists = [] # Recent history (1시간 이내)\n", + " for inter_no in history.inter_no.unique():\n", + " # - 5분마다 신호이력 데이터 수집해서 통합테이블 생성할때\n", + " # 1. 조회시점의 유닉스 타임을 기준으로 신호이력의 유닉스 타임이 1시간 이내인(Rhist) 데이터 수집\n", + " rhistory = history.copy() # recent history\n", + " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", + " hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600))\n", + " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no == inter_no] # 특정한 inter_no\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + " new_rows = []\n", + " # 1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 end_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단\n", + " for n in range(len(rhist) - 1):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", + " next_unix = rhist.iloc[n+1].end_unix # next end_unix\n", + " cycle = rhist.iloc[n].cycle\n", + " if next_unix - curr_unix >= 2 * cycle:\n", + " # 현재 unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", + " #(다음 unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", + " while next_unix - curr_unix > cycle:\n", + " curr_unix += cycle\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute'], axis=1)\n", + " prow['end_unix'] = curr_unix\n", + " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", + " new_rows.append(prow)\n", + " rhist = pd.concat([rhist] + new_rows).sort_values(['end_unix'])\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # 1-2. 이상치 처리 : 기준유닉스로부터의 시간차이와 현시시간합이 11 이상 차이나면 이상치가 발생했다고 판단\n", + " Rhist = rhist.copy() # recent history 1704393231\n", + " Rhist = Rhist[(Rhist.end_unix >= present_time - 3600)] # Recent history (1시간 이내)\n", + " Rhist = Rhist.reset_index(drop=True)\n", + " Rhist['D_n'] = 0\n", + " Rhist['S_n'] = 0\n", + " for n in range(len(Rhist)):\n", + " curr_unix = Rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", + " cycle = Rhist.iloc[n].cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " Rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = [D_n, S_n]\n", + " n = 1\n", + " while n < len(Rhist):\n", + " prev_unix = Rhist[Rhist.index==n-1]['end_unix'].iloc[0] # previous end_unix\n", + " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " # 비율이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", + " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n <= 0.5):\n", + " Rhist = Rhist.drop(index=n)\n", + " n += 1\n", + " # 행삭제에 따른 curr_unix, D_n, S_n 등 재정의\n", + " if not Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].empty: # 마지막 행을 삭제하여 뒤의 행이 없을 때를 대비\n", + " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", + " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", + " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", + " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", + " # D_n : 시간차이\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " # S_n : 현시시간합\n", + " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", + " # 비율이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", + " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n > 0.5):\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)].copy().reset_index(drop=True).iloc[0] # planned row\n", + " adjusted_dur = prow[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", + " # 조정된 현시시간을 정수로 바꿈\n", + " int_parts = adjusted_dur.apply(lambda x: int(x))\n", + " frac_parts = adjusted_dur - int_parts\n", + " difference = int(round(adjusted_dur.sum())) - int_parts.sum()\n", + " # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", + " for _ in range(difference):\n", + " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", + " int_parts[max_frac_index] += 1\n", + " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", + " Rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", + " Rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum() // 2\n", + " n += 1\n", + " Rhist = Rhist.drop(columns=['offset', 'D_n', 'S_n'])\n", + " Rhists.append(Rhist)\n", + " Rhists = pd.concat(Rhists)\n", + " Rhists = Rhists.sort_values(by=['end_unix', 'inter_no']).reset_index(drop=True)\n", + " return Rhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 08:20:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_noend_unixdura_A1dura_A2dura_A3dura_A4dura_A5dura_A6dura_A7dura_A8dura_B1dura_B2dura_B3dura_B4dura_B5dura_B6dura_B7dura_B8cycle
0201170440682030361858180003036185818000160
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............................................................
1461751704410269404255330000404229590000170
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150201170441034030361858180003036185818000160
\n", + "

151 rows × 19 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no end_unix dura_A1 dura_A2 dura_A3 dura_A4 dura_A5 \\\n", + "0 201 1704406820 30 36 18 58 18 \n", + "1 177 1704406830 40 25 71 34 0 \n", + "2 210 1704406850 43 39 65 23 0 \n", + "3 175 1704406870 40 42 55 33 0 \n", + "4 176 1704406910 37 93 40 0 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "146 175 1704410269 40 42 55 33 0 \n", + "147 176 1704410310 37 93 40 0 0 \n", + "148 178 1704410310 38 39 42 41 0 \n", + "149 202 1704410320 46 114 0 0 0 \n", + "150 201 1704410340 30 36 18 58 18 \n", + "\n", + " dura_A6 dura_A7 dura_A8 dura_B1 dura_B2 dura_B3 dura_B4 dura_B5 \\\n", + "0 0 0 0 30 36 18 58 18 \n", + "1 0 0 0 40 25 71 34 0 \n", + "2 0 0 0 24 58 65 23 0 \n", + "3 0 0 0 40 42 29 59 0 \n", + "4 0 0 0 37 93 40 0 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", + "146 0 0 0 40 42 29 59 0 \n", + "147 0 0 0 37 93 40 0 0 \n", + "148 0 0 0 38 39 62 21 0 \n", + "149 0 0 0 46 114 0 0 0 \n", + "150 0 0 0 30 36 18 58 18 \n", + "\n", + " dura_B6 dura_B7 dura_B8 cycle \n", + "0 0 0 0 160 \n", + "1 0 0 0 170 \n", + "2 0 0 0 170 \n", + "3 0 0 0 170 \n", + "4 0 0 0 170 \n", + ".. ... ... ... ... \n", + "146 0 0 0 170 \n", + "147 0 0 0 170 \n", + "148 0 0 0 160 \n", + "149 0 0 0 160 \n", + "150 0 0 0 160 \n", + "\n", + "[151 rows x 19 columns]" + ] + }, + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Rhists = make_rhistory(100)\n", + "Rhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_histid(m):\n", + " fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + " present_time = fmins[m]\n", + " rhistory = make_rhistory(m)\n", + " # 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", + " # - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", + " for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " # 이전 유닉스 존재하지 않음 => 현시시간 합의 차\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 => 이전 유닉스\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 => 현시시간 합의 차\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " end_unix = row.end_unix\n", + " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", + " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", + " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", + " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", + " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", + " if abs(pre_unix - start_unix) < 10: # abs < 10\n", + " start_unix = pre_unix\n", + " else: # abs >= 10\n", + " pass\n", + " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix\n", + " rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", + " rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", + " # # with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", + " # # display(rhistory)\n", + " rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", + "\n", + " # 계층화된 형태로 변환\n", + " hrhistory = [] # hierarchied recent history\n", + " for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + "\n", + " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", + " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", + " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", + " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", + " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durations = []\n", + " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", + " ja = isplit[j][0]\n", + " jb = isplit[j][1]\n", + " if ja == jb:\n", + " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", + " else:\n", + " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", + " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", + " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", + " hrhistory.append(new_rows)\n", + " hrhistory = pd.concat(hrhistory)\n", + " hrhistory = hrhistory.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # 5초단위로 수집한 이동류정보(time2movement[present_time])와 최근 1시간 신호이력(hrhistory)을 병합\n", + " movedur = pd.merge(time2movement[present_time], hrhistory, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", + " movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", + " movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + "\n", + " # 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", + " for i, row in movedur.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + " # incoming and outgoing edges A\n", + " move_A = row.move_A\n", + " if move_A in [17, 18]:\n", + " inc_edge_A = np.nan\n", + " out_edge_A = np.nan\n", + " else:\n", + " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", + " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", + " out_edge_A = match_A.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", + " # incoming and outgoing edges B\n", + " move_B = row.move_B\n", + " if move_B in [17, 18]:\n", + " inc_edge_B = np.nan\n", + " out_edge_B = np.nan\n", + " else:\n", + " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", + " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", + " out_edge_B = match_B.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", + "\n", + " # 이동류 컬럼 제거\n", + " movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", + "\n", + " histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", + " histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", + " histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", + " histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", + " # 시뮬레이션 시작시각 : 현재시각 - 600\n", + " # 시뮬레이션 종료시각 : 현재시각 - 300\n", + " # 현재시각 : present_time, PT\n", + " # PT-900 ... PT-600 ... PT-300 ... PT\n", + " return histid" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "m = 120\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + "present_time = fmins[m]\n", + "rhistory = make_rhistory(m)\n", + "# 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", + "# - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", + "for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " # 이전 유닉스 존재하지 않음 => 현시시간 합의 차\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 => 이전 유닉스\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 => 현시시간 합의 차\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " end_unix = row.end_unix\n", + " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", + " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", + " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", + " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", + " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", + " if abs(pre_unix - start_unix) < 10: # abs < 10\n", + " start_unix = pre_unix\n", + " else: # abs >= 10\n", + " pass\n", + " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix\n", + "rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", + "rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", + "# # with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", + "# # display(rhistory)\n", + "rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", + "\n", + "# rhistoryy = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==175]\n", + "# rhistoryy['diff'] = rhistoryy['start_unix'].diff()\n", + "\n", + "# 계층화된 형태로 변환\n", + "hrhistory = [] # hierarchied recent history\n", + "for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + "\n", + " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", + " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", + " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", + " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", + " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durations = []\n", + " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", + " ja = isplit[j][0]\n", + " jb = isplit[j][1]\n", + " if ja == jb:\n", + " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", + " else:\n", + " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", + " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", + " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", + " hrhistory.append(new_rows)\n", + "hrhistory = pd.concat(hrhistory)\n", + "hrhistory = hrhistory.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + "hrhistoryy = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==175]\n", + "hrhistoryy['diff'] = hrhistoryy['start_unix'].diff()\n", + "\n", + "# display(hrhistoryy[:60])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "for inter_no in sorted(plan.inter_no.unique()):\n", + " print(inter_no)\n", + " movement = time2movement[present_time]\n", + " movementt = movement.copy()[movement.inter_no==inter_no]\n", + " hrhistoryy = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==inter_no]\n", + " mdts = sorted(movementt.start_unix.unique())\n", + " hdts = sorted(hrhistoryy.start_unix.unique())\n", + " import matplotlib.pyplot as plt\n", + " plt.scatter(mdts, [0]*len(mdts), c='b')\n", + " plt.scatter(hdts, [1]*len(hdts), c='r')\n", + " plt.show()\n", + " # display(movementt)\n", + " # display(hrhistoryy)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 5초단위로 수집한 이동류정보(time2movement[present_time])와 최근 1시간 신호이력(hrhistory)을 병합\n", + "movedur = pd.merge(time2movement[present_time], hrhistory, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", + "movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", + "movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + "\n", + "# 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", + "for i, row in movedur.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + " # incoming and outgoing edges A\n", + " move_A = row.move_A\n", + " if move_A in [17, 18]:\n", + " inc_edge_A = np.nan\n", + " out_edge_A = np.nan\n", + " else:\n", + " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", + " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", + " out_edge_A = match_A.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", + " # incoming and outgoing edges B\n", + " move_B = row.move_B\n", + " if move_B in [17, 18]:\n", + " inc_edge_B = np.nan\n", + " out_edge_B = np.nan\n", + " else:\n", + " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", + " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", + " out_edge_B = match_B.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", + "\n", + "# 이동류 컬럼 제거\n", + "movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", + "\n", + "histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", + "histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", + "histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", + "histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", + "# 시뮬레이션 시작시각 : 현재시각 - 600\n", + "# 시뮬레이션 종료시각 : 현재시각 - 300\n", + "# 현재시각 : present_time, PT\n", + "# PT-900 ... PT-600 ... PT-300 ... PT\n", + "\n", + "histidd = histid.copy()[histid.inter_no==175]\n", + "histidd['diff'] = histidd['start_unix'].diff()\n", + "histidd[:60]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 08:20:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
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out_edge in out_edges:\n", + " start = out_edge.getShape()[0]\n", + " end = out_edge.getShape()[1]\n", + " out_dir = np.array(end) - np.array(start)\n", + " out_dir = out_dir / (out_dir ** 2).sum() ** 0.5\n", + " out_dirs.append(out_dir)\n", + " # 진입각, 진출각 불러오기\n", + " if not pd.isna(row.inc_angle):\n", + " inc_angle = int(row.inc_angle)\n", + " out_angle = int(row.out_angle)\n", + " # 방위각을 일반각으로 가공, 라디안 변환, 단위벡터로 변환\n", + " inc_angle = (-90 - inc_angle) % 360\n", + " inc_angle = inc_angle * np.pi / 180.\n", + " inc_dir_true = np.array([np.cos(inc_angle), np.sin(inc_angle)])\n", + " out_angle = (90 - out_angle) % 360\n", + " out_angle = out_angle * np.pi / 180.\n", + " out_dir_true = np.array([np.cos(out_angle), np.sin(out_angle)])\n", + " # 매칭 엣지 반환\n", + " inc_index = np.array([np.dot(inc_dir, inc_dir_true) for inc_dir in inc_dirs]).argmax()\n", + " out_index = np.array([np.dot(out_dir, out_dir_true) for out_dir in out_dirs]).argmax()\n", + " inc_edge_id = 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"ch2pa = {} # child to parent\n", + "for child_id in child_ids:\n", + " parent_no = inter_node[inter_node.node_id==child_id].inter_no.iloc[0]\n", + " sub_inter_node = inter_node[inter_node.inter_no==parent_no]\n", + " ch2pa[child_id] = sub_inter_node[sub_inter_node.inter_type=='parent'].iloc[0].node_id\n", + "directions = ['북', '북동', '동', '남동', '남', '남서', '서', '북서'] # 정북기준 시계방향으로 8방향\n", + "u_ids = uturn.child_id.unique()\n", + "u_ids" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "u00 i0 좌회전시 북\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
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51783B20NaNNaNNaNNaN571542116_02.96571542116_02.164c30
61784A20NaNNaNNaNNaN571542116_01-571542116_02.96c30
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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no phase_no ring_type move_no inc_dir out_dir inc_angle \\\n", + "0 178 1 A 20 NaN NaN NaN \n", + "1 178 1 B 20 NaN NaN NaN \n", + "2 178 2 A 20 NaN NaN NaN \n", + "3 178 2 B 20 NaN NaN NaN \n", + "4 178 3 A 20 NaN NaN NaN \n", + "5 178 3 B 20 NaN NaN NaN \n", + "6 178 4 A 20 NaN NaN NaN \n", + "7 178 4 B 20 NaN NaN NaN \n", + "\n", + " out_angle inc_edge out_edge node_id \n", + "0 NaN NaN NaN c30 \n", + "1 NaN NaN NaN c30 \n", + "2 NaN 571542116_01 -571542116_02.96 c30 \n", + "3 NaN 571542116_02.96 571542116_02.164 c30 \n", + "4 NaN 571542116_01 -571542116_02.96 c30 \n", + "5 NaN 571542116_02.96 571542116_02.164 c30 \n", + "6 NaN 571542116_01 -571542116_02.96 c30 \n", + "7 NaN 571542116_02.96 571542116_02.164 c30 " + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
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inter_nophase_noring_typemove_noinc_dirout_dirinc_angleout_angleinc_edgeout_edgenode_id
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11751B4북남003176-571500487_01571542797_02i0
21752A7북동001095-571500487_01571545870_01i0
31752B3남서179270-571542797_02571510153_01i0
41753A6동서090270571545870_02571510153_01i0
....................................
32102B19서동270090571500535_02-571500535_02u60
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116 rows × 11 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no phase_no ring_type move_no inc_dir out_dir inc_angle out_angle \\\n", + "0 175 1 A 8 남 북 179 004 \n", + "1 175 1 B 4 북 남 003 176 \n", + "2 175 2 A 7 북 동 001 095 \n", + "3 175 2 B 3 남 서 179 270 \n", + "4 175 3 A 6 동 서 090 270 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", + "3 210 2 B 19 서 동 270 090 \n", + "4 210 3 A 7 북 동 359 090 \n", + "5 210 3 B 4 북 남 000 180 \n", + "6 210 4 A 8 남 북 180 000 \n", + "7 210 4 B 3 남 서 180 270 \n", + "\n", + " inc_edge out_edge node_id \n", + "0 -571542797_02 571500487_01 i0 \n", + "1 -571500487_01 571542797_02 i0 \n", + "2 -571500487_01 571545870_01 i0 \n", + "3 -571542797_02 571510153_01 i0 \n", + "4 571545870_02 571510153_01 i0 \n", + ".. ... ... ... \n", + "3 571500535_02 -571500535_02 u60 \n", + "4 NaN NaN u60 \n", + "5 NaN NaN u60 \n", + "6 NaN NaN u60 \n", + "7 NaN NaN u60 \n", + "\n", + "[116 rows x 11 columns]" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 유턴/연동교차로에 대하여 진입ID, 진출ID 부여\n", + "node2inter = dict(zip(inter_node['node_id'], inter_node['inter_no']))\n", + "\n", + "uturn = pd.read_csv('../../Data/tables/child_uturn.csv')\n", + "coord = pd.read_csv('../../Data/tables/child_coord.csv')\n", + "child_ids = inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique()\n", + "ch2pa = {} # child to parent\n", + "for child_id in child_ids:\n", + " parent_no = inter_node[inter_node.node_id==child_id].inter_no.iloc[0]\n", + " sub_inter_node = inter_node[inter_node.inter_no==parent_no]\n", + " ch2pa[child_id] = sub_inter_node[sub_inter_node.inter_type=='parent'].iloc[0].node_id\n", + "directions = ['북', '북동', '동', '남동', '남', '남서', '서', '북서'] # 정북기준 시계방향으로 8방향\n", + "u_ids = uturn.child_id.unique()\n", + "# 각 child uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + "cmatches = []\n", + "for _, row in uturn.iterrows():\n", + " child_id = row.child_id\n", + " parent_id = row.parent_id\n", + " direction = row.direction\n", + " condition = row.condition\n", + " inc_edge_id = row.inc_edge\n", + " out_edge_id = row.out_edge\n", + " ind = directions.index(direction)\n", + " if condition == \"좌회전시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직진시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직좌시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"보행신호시\":\n", + " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", + " inc_dire = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_A = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " cmatch = match5.copy()[match5.node_id==parent_id] # match dataframe for a child node\n", + " cmatch = cmatch.sort_values(by=['phase_no', 'ring_type']).reset_index(drop=True)\n", + " cmatch['node_id'] = child_id\n", + " cmatch[['inc_edge', 'out_edge']] = np.nan\n", + " if condition == '직좌시':\n", + " ap = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A)].phase_no.iloc[0]\n", + " bp = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B)].phase_no.iloc[0]\n", + " # 직진과 좌회전이 같은 현시에 있는 경우에만 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " if ap == bp:\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " elif condition == '보행신호시':\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 이동류번호가 17(보행신호)이면서 유턴노드방향으로 가는 신호가 없으면 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.move_no==17) & (cmatch.out_dir!=direction), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " else:\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 유턴신호의 이동류번호를 19로 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), 'move_no'] = 19\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), 'move_no'] = 19\n", + " display(cmatch)\n", + " cmatches.append(cmatch)\n", + "\n", + "# 각 child coordination node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + "coord['inter_no'] = coord['parent_id'].map(node2inter)\n", + "coord = coord.rename(columns={'child_id':'node_id'})\n", + "coord[['inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle']] = np.nan\n", + "coord['move_no'] = 20\n", + "coord = coord[['inter_no', 'phase_no', 'ring_type', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + "# display(coord)\n", + "cmatches = pd.concat(cmatches)\n", + "display(coord)\n", + "match6 = pd.concat([match5, cmatches, coord]).drop_duplicates().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'phase_no', 'ring_type'])\n", + "# with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", + "match6.to_csv('../../Data/tables/matching/match6.csv')\n", + "display(match6)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nomove_noinc_dirout_dirinc_edgeout_edgenode_id
01751동남571545870_02571542797_02i0
11752서동571510153_02571545870_01i0
21753남서-571542797_02571510153_01i0
31754북남-571500487_01571542797_02i0
41755서북571510153_02571500487_01i0
........................
692108남북571500585_02571511538_01i6
7021021북서571511538_02.121571500535_01i6
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7221021남동571500585_02571542115_01i6
7321021동북-571542115_01571511538_01i6
\n", + "

74 rows × 7 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no move_no inc_dir out_dir inc_edge out_edge node_id\n", + "0 175 1 동 남 571545870_02 571542797_02 i0\n", + "1 175 2 서 동 571510153_02 571545870_01 i0\n", + "2 175 3 남 서 -571542797_02 571510153_01 i0\n", + "3 175 4 북 남 -571500487_01 571542797_02 i0\n", + "4 175 5 서 북 571510153_02 571500487_01 i0\n", + ".. ... ... ... ... ... ... ...\n", + "69 210 8 남 북 571500585_02 571511538_01 i6\n", + "70 210 21 북 서 571511538_02.121 571500535_01 i6\n", + "71 210 21 서 남 571500535_02.18 571500585_01 i6\n", + "72 210 21 남 동 571500585_02 571542115_01 i6\n", + "73 210 21 동 북 -571542115_01 571511538_01 i6\n", + "\n", + "[74 rows x 7 columns]" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# 이동류 매칭\n", + "# 각 교차로에 대하여, 가능한 모든 이동류(1~18, 21)에 대한 진입·진출엣지ID를 지정한다.\n", + "# 모든 이동류에 대해 지정하므로, 시차제시 이전과 다른 이동류가 등장하더라도 항상 진입·진출 엣지 ID를 지정할 수 있다.\n", + "match7 = match6.copy()\n", + "match7 = match7[['inter_no', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + "\n", + "parent_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='parent'].node_id.unique())\n", + "child_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique())\n", + "\n", + "# (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 \n", + "flows = nema.dropna().apply(lambda row: (row['inc_dir'], row['out_dir']), axis=1).tolist()\n", + "# (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions)\n", + "pdires = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " dires = match7[match7.node_id == node_id][['inc_dir','out_dir']].values.flatten()\n", + " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", + " pdires[node_id] = dires\n", + "# (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", + "inc2id = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " for inc_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.inc_dir==inc_dir)]\n", + " inc2id[(node_id, inc_dir)] = df.inc_edge.iloc[0]\n", + "# (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id)\n", + "out2id = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " for out_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.out_dir==out_dir)]\n", + " out2id[(node_id, out_dir)] = df.out_edge.iloc[0]\n", + "# (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", + "pflow = {}\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " pflow[node_id] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[node_id])]\n", + "# (6) 가능한 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", + "node2inter = dict(zip(match7['node_id'], match7['inter_no']))\n", + "dires_right = ['북', '서', '남', '동', '북'] # ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", + "matching = []\n", + "for node_id in parent_ids:\n", + " inter_no = node2inter[node_id]\n", + " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", + " for (inc_dir, out_dir) in pflow[node_id]:\n", + " move_no = nema[(nema.inc_dir==inc_dir) & (nema.out_dir==out_dir)].move_no.iloc[0]\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 보행신호(17), 전적색(18)\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * 2, 'move_no':[17, 18],\n", + " 'inc_dir':[None]*2, 'out_dir':[None]*2,\n", + " 'inc_edge':[None]*2, 'out_edge':[None]*2, 'node_id':[node_id]*2})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 신호우회전(21)\n", + " for d in range(len(dires_right)-1):\n", + " inc_dir = dires_right[d]\n", + " out_dir = dires_right[d+1]\n", + " if {inc_dir, out_dir}.issubset(pdires[node_id]):\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[21],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + "matching.append(match7[match7.node_id.isin(child_ids)])\n", + "matching = pd.concat(matching)\n", + "matching = matching.dropna().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", + "matching['move_no'] = matching['move_no'].astype(int)\n", + "matching.to_csv('../../Data/tables/matching/matching.csv')\n", + "display(matching)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# B. 5초 간격으로 이동류번호 수집" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 5초 단위로 이동류번호 저장 및 신호이력에서 유닉스시각 가져와서 표시, 한시간동안의 데이터만 보관\n", + "midnight = int(datetime(2024, 1, 5, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "next_day = int(datetime(2024, 1, 6, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "fsecs = range(midnight, next_day, 5) # fsecs : unix time by Five SECondS\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# # time2move = dict(zip(fsecs,moves)) # move : 어느 순간의 이동류정보\n", + "# history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)\n", + "\n", + "# time2movement = {} # movement : 어느 순간의, 그 순간으로부터 한시간 동안의 (교차로번호 + 현시별이동류번호 + 시작시간)\n", + "# # - 아래 절차를 5초마다 반복\n", + "# for fsec in tqdm(fsecs): # fsec : unix time by Five SECond\n", + "# # 1. 상태 테이블 조회해서 전체 데이터중 필요데이터(교차로번호, A링 현시번호, A링 이동류번호, B링 현시번호, B링 이동류번호)만 수집 : A\n", + "# # move = time2move[fsec]\n", + "# move = pd.read_csv(f'../../Data/tables/moves/move_{fsec}.csv', index_col=0)\n", + "# # 2. 이력 테이블 조회해서 교차로별로 유닉스시간 최대인 데이터(교차로변호, 종료유닉스타임)만 수집 : B\n", + "# recent_histories = [group.iloc[-1:] for _, group in history[history['end_unix'] < fsec].groupby('inter_no')] # 교차로별로 유닉스시간이 최대인 행들\n", + "# if not recent_histories:\n", + "# rhistory = pd.DataFrame({'inter_no':[], 'end_unix':[]}) # recent history\n", + "# else:\n", + "# rhistory = pd.concat(recent_histories)\n", + "# recent_unix = rhistory[['inter_no', 'end_unix']]\n", + "# # 3. 상태 테이블 조회정보(A)와 이력 테이블 조회정보(B) 조인(키값 : 교차로번호) : C\n", + "# move = pd.merge(move, recent_unix, how='left', on='inter_no')\n", + "# move['end_unix'] = move['end_unix'].fillna(0).astype(int)\n", + "# move = move.drop_duplicates()\n", + "# # 4. C데이터 프레임에 신규 컬럼(시작 유닉스타임) 생성 후 종료유닉스 타임 값 입력, 종료 유닉스 타임 컬럼 제거\n", + "# move = move.rename(columns = {'end_unix':'start_unix'})\n", + "# # 5. 이동류 이력정보 READ\n", + "# # - CSV 파일로 서버에 저장된 이동류정보를 읽어옴(파일이 없는 경우에는 데이터가 없는 프레임 D 생성)\n", + "# try:\n", + "# if isinstance(movement, pd.DataFrame): # movement가 존재할 경우 그걸 그대로 씀.\n", + "# pass\n", + "# else: \n", + "# movement = pd.DataFrame()\n", + "# except NameError: # movement가 존재하지 않는 경우 생성\n", + "# movement = pd.DataFrame()\n", + "# # 6. 이동류 이력정보 데이터테이블(D)에 C데이터 add\n", + "# movement = pd.concat([movement, move])\n", + "# # 7. D데이터 프레임에서 중복데이터 제거(교차로번호, 시작 유닉스타임, A링 현시번호, B링 현시번호 같은 행은 제거)\n", + "# movement = movement.drop_duplicates(['inter_no','phas_A','phas_B','start_unix'])\n", + "# # 8. D데이터 보관 시간 기준시간을 시작 유닉스 타임의 최대값 - 3600을 값으로 산출하고, 보관 시간 기준시간보다 작은 시작 유닉스 타임을 가진 행은 모두 제거(1시간 데이터만 보관)\n", + "# movement = movement[movement.start_unix > fsec - 3600]\n", + "# movement = movement.sort_values(by=['start_unix','inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + "# time2movement[fsec] = movement\n", + "# movement.to_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{fsec}.csv')\n", + "\n", + "# # 각 movement들의 길이 시각화\n", + "# import matplotlib.pyplot as plt\n", + "# plt.plot(fsecs, [len(time2movement[fsec]) for fsec in fsecs])\n", + "# plt.close()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# C. 5분 간격으로 신호이력 수집 및 통합테이블 생성" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "plan = pd.read_csv('../../Data/tables/plan.csv', index_col=0)\n", + "history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
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2901704412800
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" + ], + "text/plain": [ + " start_hour start_minute start_seconds\n", + "0 0 0 1704380400\n", + "1 7 0 1704405600\n", + "2 9 0 1704412800\n", + "3 18 30 1704447000" + ] + }, + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# split, isplit : A,B 분리 혹은 통합시 사용될 수 있는 딕셔너리 \n", + "splits = {} # splits maps (inter_no, start_hour, start_minute) to split \n", + "for i, row in plan.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_hour = row.start_hour\n", + " start_minute = row.start_minute\n", + " cycle = row.cycle\n", + " cums_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " cums_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)] = {} # split maps (phas_A, phas_B) to k\n", + " k = 0\n", + " for t in range(cycle):\n", + " new_phas_A = len(cums_A[cums_A < t]) + 1\n", + " new_phas_B = len(cums_B[cums_B < t]) + 1\n", + " if k == 0 or ((new_phas_A, new_phas_B) != (phas_A, phas_B)):\n", + " k += 1\n", + " phas_A = new_phas_A\n", + " phas_B = new_phas_B\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)][(phas_A, phas_B)] = k\n", + "\n", + "isplits = {} # the inverse of splits\n", + "for i in splits:\n", + " isplits[i] = {splits[i][k]:k for k in splits[i]} # isplit maps k to (phas_A, phas_B)\n", + "\n", + "# timetable\n", + "timetable = plan[['start_hour', 'start_minute']].drop_duplicates()\n", + "timetable['start_seconds'] = midnight + timetable['start_hour'] * 3600 + timetable['start_minute'] * 60\n", + "timetable" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 03:20:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nostart_unixdura_A1dura_A2dura_A3dura_A4dura_A5dura_A6dura_A7dura_A8dura_B1dura_B2dura_B3dura_B4dura_B5dura_B6dura_B7dura_B8cycle
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............................................................
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194 rows × 19 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " inter_no start_unix dura_A1 dura_A2 dura_A3 dura_A4 dura_A5 \\\n", + "60 178 1704388800 38 39 40 23 0 \n", + "60 201 1704388800 24 24 17 58 17 \n", + "60 202 1704388800 39 101 0 0 0 \n", + "70 206 1704388800 33 35 26 26 0 \n", + "56 177 1704388801 36 20 68 26 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "78 210 1704392159 43 29 56 22 0 \n", + "84 178 1704392160 38 39 40 23 0 \n", + "84 201 1704392160 24 24 17 58 17 \n", + "98 206 1704392160 33 35 26 26 0 \n", + "84 202 1704392211 39 101 0 0 0 \n", + "\n", + " dura_A6 dura_A7 dura_A8 dura_B1 dura_B2 dura_B3 dura_B4 dura_B5 \\\n", + "60 0 0 0 38 39 40 23 0 \n", + "60 0 0 0 24 24 17 58 17 \n", + "60 0 0 0 39 101 0 0 0 \n", + "70 0 0 0 33 35 26 26 0 \n", + "56 0 0 0 36 20 68 26 0 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", + "78 0 0 0 24 48 56 22 0 \n", + "84 0 0 0 38 39 40 23 0 \n", + "84 0 0 0 24 24 17 58 17 \n", + "98 0 0 0 33 35 26 26 0 \n", + "84 0 0 0 39 101 0 0 0 \n", + "\n", + " dura_B6 dura_B7 dura_B8 cycle \n", + "60 0 0 0 140 \n", + "60 0 0 0 140 \n", + "60 0 0 0 140 \n", + "70 0 0 0 120 \n", + "56 0 0 0 150 \n", + ".. ... ... ... ... \n", + "78 0 0 0 150 \n", + "84 0 0 0 140 \n", + "84 0 0 0 140 \n", + "98 0 0 0 120 \n", + "84 0 0 0 140 \n", + "\n", + "[194 rows x 19 columns]" + ] + }, + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m = 40\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + "present_time = fmins[m] # 현재시점\n", + "print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", + "\n", + "# 1. 조회시점의 유닉스 타임 이전의 신호이력 수집\n", + "rhistory = history.copy() # recent history\n", + "rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", + "# 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", + "# - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", + "for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " end_unix = row.end_unix\n", + " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", + " # 이전 유닉스 존재하지 않음 : 현시시간 합의 차\n", + " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", + " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", + " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", + " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 : 이전 유닉스\n", + " if abs(pre_unix - start_unix) < 10:\n", + " start_unix = pre_unix\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 : 현시시간 합의 차\n", + " else:\n", + " pass\n", + " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix \n", + "rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", + "rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", + "rhistory[['inter_no', 'start_unix', 'cycle']][rhistory.inter_no==175]\n", + "rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", + "\n", + "# 2-1. 참값 판단 프로세스\n", + "hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600)) # 정각에 해당하는 시각들 목록\n", + "\n", + "def calculate_DS(rhist, curr_unix):\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours <= curr_unix].max() # the greatest hour less than (or equal to) curr_unix\n", + " start_unixes = rhist.start_unix.unique()\n", + " start_unixes_lt_ghour = np.sort(start_unixes[start_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # start unixes less than ghour_lt_curr_unix\n", + " # 기준유닉스(base_unix) : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 start_unix\n", + " if list(start_unixes_lt_ghour):\n", + " base_unix = start_unixes_lt_ghour[-5]\n", + " # start_unixes_lt_ghour가 비었을 경우에는 맨 앞 start_unix로 base_unix를 지정\n", + " else:\n", + " base_unix = rhist.start_unix.min()\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " S_n_durs = rhist[(rhist.start_unix > base_unix) & (rhist.start_unix <= curr_unix)] \\\n", + " [[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = S_n_durs.values.sum() // 2\n", + " return D_n, S_n\n", + "\n", + "rhists = []\n", + "for inter_no in sorted(rhistory.inter_no.unique()):\n", + " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==inter_no]\n", + " rhist = rhist.drop_duplicates(subset=['start_unix']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 정의\n", + " rhist['D_n'] = 0 # D_n : 시간차이\n", + " rhist['S_n'] = 0 # S_n : 현시시간합\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + "\n", + " # 이전시각, 현재시각\n", + " prev_unix = rhist.loc[0, 'start_unix'] # previous start_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[1, 'start_unix'] # current start_unix\n", + "\n", + " # rhist의 마지막 행에 도달할 때까지 반복\n", + " while True:\n", + " n = rhist[rhist.start_unix==curr_unix].index[0]\n", + " cycle = rhist.loc[n, 'cycle']\n", + " D_n = rhist.loc[n, 'D_n']\n", + " S_n = rhist.loc[n, 'S_n']\n", + " # 참값인 경우\n", + " if (abs(D_n - S_n) <= 5):\n", + " pass\n", + " # 참값이 아닌 경우\n", + " else:\n", + " # 2-1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 start_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단, 신호계획의 현시시간으로 \"대체\"\n", + " if curr_unix - prev_unix >= 2 * cycle:\n", + " # prev_unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", + " # (curr_unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", + " new_rows = []\n", + " while curr_unix - prev_unix > cycle:\n", + " prev_unix += cycle\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= prev_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan.copy()[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # prow에서 필요한 부분을 rhist에 추가\n", + " prow['start_unix'] = prev_unix\n", + " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute', 'offset'], axis=1)\n", + " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", + " rhist = pd.concat([rhist, prow])\n", + " rhist = rhist.sort_values(by='start_unix').reset_index(drop=True)\n", + " n += 1\n", + "\n", + " # 2-1-2. 이상치 처리 : 비율에 따라 해당 행을 \"삭제\"(R_n <= 0.5) 또는 \"조정\"(R_n > 0.5)한다\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + " # R_n이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", + " if R_n <= 0.5:\n", + " rhist = rhist.drop(index=n).reset_index(drop=True)\n", + " # 행삭제에 따른 curr_unix, R_n 재정의\n", + " curr_unix = rhist.loc[n, 'start_unix']\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + "\n", + " # R_n이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", + " if R_n > 0.5:\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # 조정된 현시시간 (prow에 R_n을 곱하고 정수로 바꿈)\n", + " adjusted_dur = prow.copy()[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", + " int_parts = adjusted_dur.iloc[0].apply(lambda x: int(x))\n", + " frac_parts = adjusted_dur.iloc[0] - int_parts\n", + " difference = round(adjusted_dur.iloc[0].sum()) - int_parts.sum()\n", + " for _ in range(difference): # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", + " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", + " int_parts[max_frac_index] += 1\n", + " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", + " # rhist에 조정된 현시시간을 반영\n", + " rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", + " rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum().sum() // 2\n", + "\n", + " if n == rhist.index[-1]:\n", + " break\n", + " prev_unix = curr_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[n+1, 'start_unix']\n", + " # rhist['start_dt'] = rhist['start_unix'].map(lambda x:datetime.fromtimestamp(x))\n", + "\n", + " # 생략해도 무방할 코드\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + " rhist = rhist.sort_values(by=['start_unix'])\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 재정의\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + " rhists.append(rhist)\n", + "rhists = pd.concat(rhists).sort_values(by=['start_unix','inter_no'])\n", + "rhists = rhists[rhists.start_unix >= present_time - 3600]\n", + "rhists = rhists.drop(columns=['D_n', 'S_n'])\n", + "rhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# file_path = '../../Data/tables/movements/'\n", + "# movements = [pd.read_csv(file_path + file, index_col=0) for file in tqdm(os.listdir(file_path))]\n", + "# movements = pd.concat(movements).drop_duplicates()\n", + "# movements.to_csv(file_path + 'movements.csv')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nophas_Aphas_Bmove_Amove_B
81751184
151752273
201753361
241753462
261754452
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " inter_no phas_A phas_B move_A move_B\n", + "8 175 1 1 8 4\n", + "15 175 2 2 7 3\n", + "20 175 3 3 6 1\n", + "24 175 3 4 6 2\n", + "26 175 4 4 5 2" + ] + }, + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "movements = pd.read_csv('../../Data/tables/movements/movements.csv', index_col=0)\n", + "movements_wo_start_unix_list = [] # movements without start_unix\n", + "for inter_no in sorted(movements.inter_no.unique()):\n", + " movements_wo_start_unix = movements[movements.inter_no==inter_no]\n", + " movements_wo_start_unix = movements_wo_start_unix[['inter_no', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B']]\n", + " movements_wo_start_unix = movements_wo_start_unix.drop_duplicates().sort_values(by=['phas_A','phas_B'])\n", + " movements_wo_start_unix_list.append(movements_wo_start_unix)\n", + "movements_wo_start_unix = pd.concat(movements_wo_start_unix_list)\n", + "movements_wo_start_unix.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nostart_unixphas_Aphas_Bduration
017817043888001138
117817043888002239
217817043888003340
317817043888004423
420117043888001124
..................
76720617043921602235
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76920617043921604426
77020217043922111139
771202170439221122101
\n", + "

772 rows × 5 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no start_unix phas_A phas_B duration\n", + "0 178 1704388800 1 1 38\n", + "1 178 1704388800 2 2 39\n", + "2 178 1704388800 3 3 40\n", + "3 178 1704388800 4 4 23\n", + "4 201 1704388800 1 1 24\n", + ".. ... ... ... ... ...\n", + "767 206 1704392160 2 2 35\n", + "768 206 1704392160 3 3 26\n", + "769 206 1704392160 4 4 26\n", + "770 202 1704392211 1 1 39\n", + "771 202 1704392211 2 2 101\n", + "\n", + "[772 rows x 5 columns]" + ] + }, + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# 계층화된 형태로 변환\n", + "hrhists = [] # hierarchied recent history\n", + "for i, row in rhists.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + "\n", + " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", + " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", + " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", + " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", + " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durations = []\n", + " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", + " ja = isplit[j][0]\n", + " jb = isplit[j][1]\n", + " if ja == jb:\n", + " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", + " else:\n", + " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", + " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", + " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", + " hrhists.append(new_rows)\n", + "hrhists = pd.concat(hrhists)\n", + "hrhists = hrhists.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "hrhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 59, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "movement = pd.read_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{present_time}.csv', index_col=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 60, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 중복을 제거하고 (inter_no, start_unix) 쌍을 만듭니다.\n", + "hrhists_inter_unix = set(hrhists[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", + "movement_inter_unix = set(movement[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", + "\n", + "# hrhists에는 있지만 movement에는 없는 (inter_no, start_unix) 쌍을 찾습니다.\n", + "missing_in_movement = hrhists_inter_unix - movement_inter_unix\n", + "\n", + "# 새로운 행들을 생성합니다.\n", + "new_rows = []\n", + "for inter_no, start_unix in missing_in_movement:\n", + " # movements_wo_start_unix에서 해당 inter_no의 데이터를 찾습니다.\n", + " new_row = movements_wo_start_unix[movements_wo_start_unix['inter_no'] == inter_no].copy()\n", + " # start_unix 값을 설정합니다.\n", + " new_row['start_unix'] = start_unix\n", + " new_rows.append(new_row)\n", + "\n", + "# 새로운 데이터프레임을 생성하고 기존 movement 데이터프레임과 합칩니다.\n", + "new_movement = pd.concat(new_rows, ignore_index=True)\n", + "movement_updated = pd.concat([movement, new_movement], ignore_index=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 61, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nonode_idstart_unixphas_Aphas_Bdurationinc_edge_Aout_edge_Ainc_edge_Bout_edge_B
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2177i217043888013368NaNNaNNaNNaN
3177i217043888014426-571542809_01571542811_01571542107_02571542809_01
4176i117043888501137-571542810_01-571542797_02.99571542797_02.99571542810_01
.................................
748206i717043921602235NaNNaNNaNNaN
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750206i717043921604426NaNNaNNaNNaN
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\n", + "

757 rows × 10 columns

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" + ], + "text/plain": [ + " inter_no node_id start_unix phas_A phas_B duration inc_edge_A \\\n", + "0 177 i2 1704388801 1 1 36 -571542809_01 \n", + "1 177 i2 1704388801 2 2 20 571542811_02 \n", + "2 177 i2 1704388801 3 3 68 NaN \n", + "3 177 i2 1704388801 4 4 26 -571542809_01 \n", + "4 176 i1 1704388850 1 1 37 -571542810_01 \n", + ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", + "748 206 i7 1704392160 2 2 35 NaN \n", + "749 206 i7 1704392160 3 3 26 -571511538_02 \n", + "750 206 i7 1704392160 4 4 26 NaN \n", + "751 202 i9 1704392211 1 1 39 571510152_02 \n", + "752 202 i9 1704392211 2 2 101 NaN \n", + "\n", + " out_edge_A inc_edge_B out_edge_B \n", + "0 571542811_01 571542811_02 571542809_01 \n", + "1 571542107_01 -571542809_01 571542809_01 \n", + "2 NaN NaN NaN \n", + "3 571542811_01 571542107_02 571542809_01 \n", + "4 -571542797_02.99 571542797_02.99 571542810_01 \n", + ".. ... ... ... \n", + "748 NaN NaN NaN \n", + "749 571542073_02 571542073_01 571511538_02 \n", + "750 NaN NaN NaN \n", + "751 -571510152_01 571510152_01 571510152_01.65 \n", + "752 NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[757 rows x 10 columns]" + ] + }, + "execution_count": 61, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "movedur = pd.merge(movement_updated, hrhists, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", + "movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", + "movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + "\n", + "# 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", + "for i, row in movedur.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + " # incoming and outgoing edges A\n", + " move_A = row.move_A\n", + " if move_A in [17, 18]:\n", + " inc_edge_A = np.nan\n", + " out_edge_A = np.nan\n", + " else:\n", + " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", + " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", + " out_edge_A = match_A.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", + " # incoming and outgoing edges B\n", + " move_B = row.move_B\n", + " if move_B in [17, 18]:\n", + " inc_edge_B = np.nan\n", + " out_edge_B = np.nan\n", + " else:\n", + " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", + " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", + " out_edge_B = match_B.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", + "\n", + "# 이동류 컬럼 제거\n", + "movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", + "\n", + "histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", + "histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", + "histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", + "histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", + "histid" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 69, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 03:20:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " 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inter_noend_unixdura_A1dura_A2dura_A3dura_A4dura_A5dura_A6dura_A7dura_A8dura_B1dura_B2dura_B3dura_B4dura_B5dura_B6dura_B7dura_B8cycleoffset
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[이동류번호] 불러오기 (약 1분의 소요시간)\n", + " path_moves = '../../Data/tables/moves/'\n", + " csv_moves = os.listdir('../../Data/tables/moves/')\n", + " moves = [pd.read_csv(path_moves + csv_move, index_col=0) for csv_move in tqdm(csv_moves)]\n", + " match1 = pd.concat(moves).drop_duplicates().sort_values(by=['inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + " match1.to_csv(path_moves + \"match1.csv\")\n", + " return match1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_match2(match1):\n", + " '''\n", + " match1을 계층화함.\n", + " - match1의 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B\n", + " - match2의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no\n", + " '''\n", + " # 계층화 (inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B) -> ('inter_no', 'phase_no', 'ring_type', 'move_no')\n", + " matchA = match1[['inter_no', 'phas_A', 'move_A']].copy()\n", + " matchA.columns = ['inter_no', 'phase_no', 'move_no']\n", + " matchA['ring_type'] = 'A'\n", + " matchB = match1[['inter_no', 'phas_B', 'move_B']].copy()\n", + " matchB.columns = ['inter_no', 'phase_no', 'move_no']\n", + " matchB['ring_type'] = 'B'\n", + " match2 = pd.concat([matchA, matchB]).drop_duplicates()\n", + " match2 = match2[['inter_no', 'phase_no', 'ring_type', 'move_no']]\n", + " match2 = match2.sort_values(by=list(match2.columns))\n", + " return match2" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_match3(match2):\n", + " '''\n", + " 각 movement들에 방향(진입방향, 진출방향)을 매칭시켜 추가함.\n", + " - match2의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no\n", + " - match3의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir\n", + "\n", + " nema : \n", + " - 컬럼 : move_no, inc_dir, out_dir\n", + " - 모든 종류의 이동류번호에 대하여 진입방향과 진출방향을 매칭시키는 테이블\n", + " - 이동류번호 : 1 ~ 16, 17, 18, 21\n", + " - 진입, 진출방향(8방위) : 동, 서, 남, 북, 북동, 북서, 남동, 남서\n", + " '''\n", + " # nema 정보 불러오기 및 병합\n", + " nema = pd.read_csv('../../Data/tables/nema.csv', encoding='cp949')\n", + " match3 = pd.merge(match2, nema, how='left', on='move_no').drop_duplicates()\n", + " return match3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_match4(match3):\n", + " '''\n", + " 방위각 정보를 매칭시켜 추가함.\n", + " - match3의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir\n", + " - match4의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle\n", + "\n", + " angle_original : \n", + " - 컬럼 : inter_no, angle_Aj, angle_Bj (j : 1 ~ 8)\n", + " - 모든 종류의 이동류번호에 대하여 진입방향과 진출방향을 매칭시키는 테이블\n", + " - 이동류번호 : 1 ~ 16, 17, 18, 21\n", + " - 진입, 진출방향(8방위) : 동, 서, 남, 북, 북동, 북서, 남동, 남서\n", + " '''\n", + "\n", + " # 방위각 정보 불러오기\n", + " dtype_dict = {f'angle_{alph}{j}':'str' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)}\n", + " angle_original = pd.read_csv('../../Data/tables/angle.csv', index_col=0, dtype = dtype_dict)\n", + "\n", + " # 계층화\n", + " angle = []\n", + " for i, row in angle_original.iterrows():\n", + " angle_codes = row[[f'angle_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " new = pd.DataFrame({'inter_no':[row.inter_no] * 16, 'phase_no':list(range(1, 9))*2, 'ring_type':['A'] * 8 + ['B'] * 8, 'angle_code':angle_codes.to_list()})\n", + " angle.append(new)\n", + " angle = pd.concat(angle)\n", + " angle = angle.dropna().reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # 병합\n", + " six_chars = angle.angle_code.apply(lambda x:len(x)==6)\n", + " angle.loc[six_chars,'inc_angle'] = angle.angle_code.apply(lambda x:x[:3])\n", + " angle.loc[six_chars,'out_angle'] = angle.angle_code.apply(lambda x:x[3:])\n", + " angle = angle.drop('angle_code', axis=1)\n", + " match4 = pd.merge(match3, angle, how='left', left_on=['inter_no', 'phase_no', 'ring_type'],\n", + " right_on=['inter_no', 'phase_no', 'ring_type']).drop_duplicates()\n", + " return match4" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_match5(match4):\n", + " '''\n", + " 진입엣지id, 진출엣지id, 노드id를 추가함 (주교차로).\n", + " - match4의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle\n", + " - match5의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle, inc_edge, out_edge, node_id\n", + " \n", + " 사용된 데이터 : \n", + " (1) net\n", + " - 성남시 정자동 부근의 샘플 네트워크\n", + " (2) inter_node\n", + " - 교차로번호와 노드id를 매칭시키는 테이블.\n", + " - parent/child 정보도 포함되어 있음\n", + " - 컬럼 : inter_no, node_id, inter_type\n", + " (3) inter_info\n", + " - 교차로 정보. 여기에서는 위도와 경도가 쓰임.\n", + " - 컬럼 : inter_no, inter_name, inter_lat, inter_lon, group_no, main_phase_no\n", + "\n", + " 진입엣지id, 진출엣지id를 얻는 과정 :\n", + " - match5 = match4.copy()의 각 열을 순회하면서 아래 과정을 반복함.\n", + " * 진입에 대해서만 서술하겠지만 진출도 마찬가지로 설명될 수 있음\n", + " - 해당 행의 교차로정보로부터 노드ID를 얻어내고, 해당 노드에 대한 모든 진출엣지id를 inc_edges에 저장.\n", + " * inc_edge(진입엣지) : incoming edge, out_edge(진출엣지) : outgoing_edge\n", + " - inc_edges의 모든 진입엣지에 대하여 진입방향(inc_dires, 2차원 단위벡터)을 얻어냄.\n", + " - 해당 행의 진입각으로부터 그에 대응되는 진입각방향(단위벡터)를 얻어냄.\n", + " - 주어진 진입각방향에 대하여 내적이 가장 작은 진입방향에 대한 진입엣지를 inc_edge_id로 지정함.\n", + " '''\n", + "\n", + " # 네트워크 불러오기 \n", + " net = sumolib.net.readNet('../../Data/networks/SN_sample.net.xml')\n", + " # 교차로-노드 매칭 정보 불러오기\n", + " inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + " # 교차로정보(위, 경도) 불러오기\n", + " inter_info = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_info.csv', index_col=0)\n", + "\n", + " # parent node만 가져옴.\n", + " inter_node1 = inter_node[inter_node.inter_type == 'parent'].drop('inter_type', axis=1)\n", + " inter_info1 = inter_info[['inter_no', 'inter_lat', 'inter_lon']]\n", + " inter = pd.merge(inter_node1, inter_info1, how='left', left_on=['inter_no'],\n", + " right_on=['inter_no']).drop_duplicates()\n", + "\n", + " inter2node = dict(zip(inter['inter_no'], inter['node_id']))\n", + "\n", + " match5 = match4.copy()\n", + " # 진입진출ID 매칭\n", + " for index, row in match5.iterrows():\n", + " node_id = inter2node[row.inter_no]\n", + " node = net.getNode(node_id)\n", + " # 교차로의 모든 (from / to) edges\n", + " inc_edges = [edge for edge in node.getIncoming() if edge.getFunction() == ''] # incoming edges\n", + " out_edges = [edge for edge in node.getOutgoing() if edge.getFunction() == ''] # outgoing edges\n", + " # 교차로의 모든 (from / to) directions\n", + " inc_dirs = []\n", + " for inc_edge in inc_edges:\n", + " start = inc_edge.getShape()[-2]\n", + " end = inc_edge.getShape()[-1]\n", + " inc_dir = np.array(end) - np.array(start)\n", + " inc_dir = inc_dir / (inc_dir ** 2).sum() ** 0.5\n", + " inc_dirs.append(inc_dir)\n", + " out_dirs = []\n", + " for out_edge in out_edges:\n", + " start = out_edge.getShape()[0]\n", + " end = out_edge.getShape()[1]\n", + " out_dir = np.array(end) - np.array(start)\n", + " out_dir = out_dir / (out_dir ** 2).sum() ** 0.5\n", + " out_dirs.append(out_dir)\n", + " # 진입각, 진출각 불러오기\n", + " if not pd.isna(row.inc_angle):\n", + " inc_angle = int(row.inc_angle)\n", + " out_angle = int(row.out_angle)\n", + " # 방위각을 일반각으로 가공, 라디안 변환, 단위벡터로 변환\n", + " inc_angle = (-90 - inc_angle) % 360\n", + " inc_angle = inc_angle * np.pi / 180.\n", + " inc_dir_true = np.array([np.cos(inc_angle), np.sin(inc_angle)])\n", + " out_angle = (90 - out_angle) % 360\n", + " out_angle = out_angle * np.pi / 180.\n", + " out_dir_true = np.array([np.cos(out_angle), np.sin(out_angle)])\n", + " # 매칭 엣지 반환\n", + " inc_index = np.array([np.dot(inc_dir, inc_dir_true) for inc_dir in inc_dirs]).argmax()\n", + " out_index = np.array([np.dot(out_dir, out_dir_true) for out_dir in out_dirs]).argmax()\n", + " inc_edge_id = inc_edges[inc_index].getID()\n", + " out_edge_id = out_edges[out_index].getID()\n", + " match5.at[index, 'inc_edge'] = inc_edge_id\n", + " match5.at[index, 'out_edge'] = out_edge_id\n", + " match5['node_id'] = match5['inter_no'].map(inter2node)\n", + " match5 = match5.sort_values(by=['inter_no','phase_no','ring_type']).reset_index(drop=True)\n", + " return match5" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_match6(match5):\n", + " '''\n", + " 진입엣지id, 진출엣지id, 노드id를 추가함 (부교차로).\n", + " - match6의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle, inc_edge, out_edge, node_id\n", + " \n", + " 사용된 데이터 : \n", + " (1) inter_node\n", + " - 교차로번호와 노드id를 매칭시키는 테이블.\n", + " - parent/child 정보도 포함되어 있음\n", + " - 컬럼 : inter_no, node_id, inter_type\n", + " (2) uturn (유턴정보)\n", + " - 컬럼 : parent_id, child_id, direction, condition, inc_edge, out_edge\n", + " - parent_id, child_id : 주교차로id, 유턴교차로id\n", + " - direction : 주교차로에 대한 유턴노드의 상대적인 위치(방향)\n", + " - condition : 좌회전시, 직진시, 직좌시, 보행신호시 중 하나\n", + " - inc_edge, out_edge : 유턴에 대한 진입진출엣지\n", + " (3) coord (연동교차로정보)\n", + " - 컬럼 : parent_id, child_id, phase_no, ring_type, inc_edge, out_edge\n", + " - parent_id, child_id : 주교차로id, 연동교차로id\n", + " - 나머지 컬럼 : 각 (현시, 링)별 진입진출엣지\n", + "\n", + " 설명 :\n", + " - match5는 주교차로에 대해서만 진입엣지id, 진출엣지id, 노드id를 추가했었음.\n", + " 여기에서 uturn, coord를 사용해서 부교차로들(유턴교차로, 연동교차로)에 대해서도 해당 값들을 부여함.\n", + " 유턴교차로 :\n", + " - directions를 정북기준 시계방향의 8방위로 정함.\n", + " - 이를 통해 진입방향이 주어진 경우에 좌회전, 직진, 보행 등에 대한 (진입방향, 진출방향)을 얻어낼 수 있음.\n", + " - 예) 진입방향(direction)이 '북'일 때, \n", + " - 직진 : (북, 남)\n", + " * 남 : directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " - 좌회전 : (북, 동)\n", + " * 동 : directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " - 보행 : (서, 동)\n", + " * 서 : directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " - uturn의 각 행을 순회하면서 아래 과정을 반복함\n", + " - match5에서 parent_id에 해당하는 행들을 가져옴(cmatch).\n", + " - condition 별로 진입방향, 진출방향A, 진출방향B 정함.\n", + " - 상술한 directions를 활용하여 정함.\n", + " - (진입방향, 진출방향A, 진출방향B)을 고려하여 (현시, 링) 별로 진입엣지id, 진출엣지id를 정함.\n", + " - ex) cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " - 순회하면서 만든 cmatch를 cmatchs라는 리스트에 저장함.\n", + "\n", + " 연동교차로 :\n", + " - 연동교차로의 경우 coord에 (현시, 링)별 진입엣지ID, 진출엣지ID가 명시되어 있음.\n", + " - 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle'와 같은 열들은 np.nan을 지정해놓음.\n", + " - 이 열들은, 사실상 다음 스텝부터는 사용되지 않는 열들이기 때문에 np.nan으로 지정해놓아도 문제없음.\n", + "\n", + " match6 :\n", + " - 이렇게 얻은 match5, cmatchs, coord를 모두 pd.concat하여 match6을 얻어냄.\n", + " '''\n", + "\n", + " inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + " node2inter = dict(zip(inter_node['node_id'], inter_node['inter_no']))\n", + "\n", + " uturn = pd.read_csv('../../Data/tables/child_uturn.csv')\n", + " coord = pd.read_csv('../../Data/tables/child_coord.csv')\n", + " child_ids = inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique()\n", + " ch2pa = {} # child to parent\n", + " for child_id in child_ids:\n", + " parent_no = inter_node[inter_node.node_id==child_id].inter_no.iloc[0]\n", + " sub_inter_node = inter_node[inter_node.inter_no==parent_no]\n", + " ch2pa[child_id] = sub_inter_node[sub_inter_node.inter_type=='parent'].iloc[0].node_id\n", + " directions = ['북', '북동', '동', '남동', '남', '남서', '서', '북서'] # 정북기준 시계방향으로 8방향\n", + "\n", + " # 각 uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + " cmatches = []\n", + " for _, row in uturn.iterrows():\n", + " child_id = row.child_id\n", + " parent_id = row.parent_id\n", + " direction = row.direction\n", + " condition = row.condition\n", + " inc_edge_id = row.inc_edge\n", + " out_edge_id = row.out_edge\n", + " # match5에서 parent_id에 해당하는 행들을 가져옴\n", + " cmatch = match5.copy()[match5.node_id==parent_id] # match dataframe for a child node\n", + " cmatch = cmatch.sort_values(by=['phase_no', 'ring_type']).reset_index(drop=True)\n", + " cmatch['node_id'] = child_id\n", + " cmatch[['inc_edge', 'out_edge']] = np.nan\n", + "\n", + " # condition 별로 inc_dire, out_dire_A, out_dire_B를 정함\n", + " ind = directions.index(direction)\n", + " if condition == \"좌회전시\":\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직진시\":\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직좌시\":\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"보행신호시\":\n", + " inc_dire = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_A = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + "\n", + " # (inc_dire, out_dire_A, out_dire_B) 별로 inc_edge_id, out_edge_id를 정함\n", + " if condition == '직좌시':\n", + " ap = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A)].phase_no.iloc[0]\n", + " bp = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B)].phase_no.iloc[0]\n", + " # 직진과 좌회전이 같은 현시에 있는 경우에만 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " if ap == bp:\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " elif condition == '보행신호시':\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 이동류번호가 17(보행신호)이면서 유턴노드방향으로 가는 신호가 없으면 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.move_no==17) & (cmatch.out_dir!=direction), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " else: # '직진시', '좌회전시'\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 유턴신호의 이동류번호를 19로 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), 'move_no'] = 19\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), 'move_no'] = 19\n", + " cmatches.append(cmatch)\n", + "\n", + " # 각 coordination node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + " coord['inter_no'] = coord['parent_id'].map(node2inter)\n", + " coord = coord.rename(columns={'child_id':'node_id'})\n", + " coord[['inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle']] = np.nan\n", + " coord['move_no'] = 20\n", + " coord = coord[['inter_no', 'phase_no', 'ring_type', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + " \n", + " # display(coord)\n", + " cmatches = pd.concat(cmatches)\n", + " match6 = pd.concat([match5, cmatches, coord]).drop_duplicates().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'phase_no', 'ring_type'])\n", + " # with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", + " match6.to_csv('../../Data/tables/matching/match6.csv')\n", + " return match6" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_matching(match6):\n", + " '''\n", + " 이동류 매칭 : 각 교차로에 대하여, 가능한 모든 이동류 (1~18, 21)에 대한 진입·진출엣지ID를 지정한다.\n", + " 모든 이동류에 대해 지정하므로, 시차제시 이전과 다른 이동류가 등장하더라도 항상 진입·진출 엣지 ID를 지정할 수 있다. \n", + " - matching의 컬럼 : inter_no, move_no, inc_dir, out_dir, inc_edge, out_edge, node_id\n", + " \n", + " 설명 : \n", + " - 필요한 리스트, 딕셔너리 등을 정의\n", + " (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 [리스트]\n", + " (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions) [딕셔너리]\n", + " (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id) [딕셔너리]\n", + " (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id) [딕셔너리]\n", + " (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows) [딕셔너리]\n", + " - matching은 빈 리스트로 지정.\n", + " - 모든 노드id에 대하여 다음 과정을 반복\n", + " - 해당 노드id에 대한 모든 가능한 (진입방향, 진출방향)에 대하여 다음 과정을 반복\n", + " - (노드id, 진입방향)으로부터 진입엣지id를 얻어냄. 마찬가지로 진출엣지id도 얻어냄\n", + " - 얻어낸 정보를 바탕으로 한 행(new_row)을 만들고 이것을 matching에 append\n", + " '''\n", + "\n", + " match7 = match6.copy()\n", + " match7 = match7[['inter_no', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + " inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + " nema = pd.read_csv('../../Data/tables/nema.csv', encoding='cp949')\n", + "\n", + " parent_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='parent'].node_id.unique())\n", + " child_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique())\n", + "\n", + " # (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 \n", + " flows = nema.dropna().apply(lambda row: (row['inc_dir'], row['out_dir']), axis=1).tolist()\n", + " # (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions)\n", + " pdires = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " dires = match7[match7.node_id == node_id][['inc_dir','out_dir']].values.flatten()\n", + " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", + " pdires[node_id] = dires\n", + " # (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", + " inc2id = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " for inc_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.inc_dir==inc_dir)]\n", + " inc2id[(node_id, inc_dir)] = df.inc_edge.iloc[0]\n", + " # (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id)\n", + " out2id = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " for out_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.out_dir==out_dir)]\n", + " out2id[(node_id, out_dir)] = df.out_edge.iloc[0]\n", + " # (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", + " pflow = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " pflow[node_id] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[node_id])]\n", + " # (6) 가능한 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", + " node2inter = dict(zip(match7['node_id'], match7['inter_no']))\n", + " dires_right = ['북', '서', '남', '동', '북'] # ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", + " matching = []\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " inter_no = node2inter[node_id]\n", + " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", + " for (inc_dir, out_dir) in pflow[node_id]:\n", + " move_no = nema[(nema.inc_dir==inc_dir) & (nema.out_dir==out_dir)].move_no.iloc[0]\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 보행신호(17), 전적색(18)\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * 2, 'move_no':[17, 18],\n", + " 'inc_dir':[None]*2, 'out_dir':[None]*2,\n", + " 'inc_edge':[None]*2, 'out_edge':[None]*2, 'node_id':[node_id]*2})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 신호우회전(21)\n", + " for d in range(len(dires_right)-1):\n", + " inc_dir = dires_right[d]\n", + " out_dir = dires_right[d+1]\n", + " if {inc_dir, out_dir}.issubset(pdires[node_id]):\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[21],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " matching.append(match7[match7.node_id.isin(child_ids)])\n", + " matching = pd.concat(matching)\n", + " matching = matching.dropna().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", + " matching['move_no'] = matching['move_no'].astype(int)\n", + " matching.to_csv('../../Data/tables/matching/matching.csv')\n", + " return matching" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def matching_main():\n", + " match1 = pd.read_csv('../../Data/tables/moves/match1.csv', index_col=0)\n", + " match2 = make_match2(match1)\n", + " match3 = make_match3(match2)\n", + " match4 = make_match4(match3)\n", + " match5 = make_match5(match4)\n", + " match6 = make_match6(match5)\n", + " matching = make_matching(match6)\n", + " return matching\n", + "matching = matching_main()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# B. 5초 간격으로 이동류번호 수집" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 5초 단위로 이동류번호 저장 및 신호이력에서 유닉스시각 가져와서 표시, 한시간동안의 데이터만 보관\n", + "midnight = int(datetime(2024, 1, 5, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "next_day = int(datetime(2024, 1, 6, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "fsecs = range(midnight, next_day, 5) # fsecs : unix time by Five SECondS\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def save_movement():\n", + " # time2move = dict(zip(fsecs,moves)) # move : 어느 순간의 이동류정보\n", + " history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)\n", + "\n", + " time2movement = {} # movement : 어느 순간의, 그 순간으로부터 한시간 동안의 (교차로번호 + 현시별이동류번호 + 시작시간)\n", + " # - 아래 절차를 5초마다 반복\n", + " for fsec in tqdm(fsecs): # fsec : unix time by Five SECond\n", + " # 1. 상태 테이블 조회해서 전체 데이터중 필요데이터(교차로번호, A링 현시번호, A링 이동류번호, B링 현시번호, B링 이동류번호)만 수집 : A\n", + " # move = time2move[fsec]\n", + " move = pd.read_csv(f'../../Data/tables/moves/move_{fsec}.csv', index_col=0)\n", + " # 2. 이력 테이블 조회해서 교차로별로 유닉스시간 최대인 데이터(교차로변호, 종료유닉스타임)만 수집 : B\n", + " recent_histories = [group.iloc[-1:] for _, group in history[history['end_unix'] < fsec].groupby('inter_no')] # 교차로별로 유닉스시간이 최대인 행들\n", + " if not recent_histories:\n", + " rhistory = pd.DataFrame({'inter_no':[], 'end_unix':[]}) # recent history\n", + " else:\n", + " rhistory = pd.concat(recent_histories)\n", + " recent_unix = rhistory[['inter_no', 'end_unix']]\n", + " # 3. 상태 테이블 조회정보(A)와 이력 테이블 조회정보(B) 조인(키값 : 교차로번호) : C\n", + " move = pd.merge(move, recent_unix, how='left', on='inter_no')\n", + " move['end_unix'] = move['end_unix'].fillna(0).astype(int)\n", + " move = move.drop_duplicates()\n", + " # 4. C데이터 프레임에 신규 컬럼(시작 유닉스타임) 생성 후 종료유닉스 타임 값 입력, 종료 유닉스 타임 컬럼 제거\n", + " move = move.rename(columns = {'end_unix':'start_unix'})\n", + " # 5. 이동류 이력정보 READ\n", + " # - CSV 파일로 서버에 저장된 이동류정보를 읽어옴(파일이 없는 경우에는 데이터가 없는 프레임 D 생성)\n", + " try:\n", + " if isinstance(movement, pd.DataFrame): # movement가 존재할 경우 그걸 그대로 씀.\n", + " pass\n", + " else: \n", + " movement = pd.DataFrame()\n", + " except NameError: # movement가 존재하지 않는 경우 생성\n", + " movement = pd.DataFrame()\n", + " # 6. 이동류 이력정보 데이터테이블(D)에 C데이터 add\n", + " movement = pd.concat([movement, move])\n", + " # 7. D데이터 프레임에서 중복데이터 제거(교차로번호, 시작 유닉스타임, A링 현시번호, B링 현시번호 같은 행은 제거)\n", + " movement = movement.drop_duplicates(['inter_no','phas_A','phas_B','start_unix'])\n", + " # 8. D데이터 보관 시간 기준시간을 시작 유닉스 타임의 최대값 - 3600을 값으로 산출하고, 보관 시간 기준시간보다 작은 시작 유닉스 타임을 가진 행은 모두 제거(1시간 데이터만 보관)\n", + " movement = movement[movement.start_unix > fsec - 3600]\n", + " movement = movement.sort_values(by=['start_unix','inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " time2movement[fsec] = movement\n", + " movement.to_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{fsec}.csv')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# C. 5분 간격으로 신호이력 수집 및 통합테이블 생성" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "midnight = int(datetime(2024, 1, 5, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "next_day = int(datetime(2024, 1, 6, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_splits(plan):\n", + " # split, isplit : A,B 분리 혹은 통합시 사용될 수 있는 딕셔너리 \n", + " splits = {} # splits maps (inter_no, start_hour, start_minute) to split \n", + " for i, row in plan.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_hour = row.start_hour\n", + " start_minute = row.start_minute\n", + " cycle = row.cycle\n", + " cums_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " cums_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)] = {} # split maps (phas_A, phas_B) to k\n", + " k = 0\n", + " for t in range(cycle):\n", + " new_phas_A = len(cums_A[cums_A < t]) + 1\n", + " new_phas_B = len(cums_B[cums_B < t]) + 1\n", + " if k == 0 or ((new_phas_A, new_phas_B) != (phas_A, phas_B)):\n", + " k += 1\n", + " phas_A = new_phas_A\n", + " phas_B = new_phas_B\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)][(phas_A, phas_B)] = k\n", + "\n", + " isplits = {} # the inverse of splits\n", + " for i in splits:\n", + " isplits[i] = {splits[i][k]:k for k in splits[i]} # isplit maps k to (phas_A, phas_B)\n", + " return splits, isplits\n", + "\n", + "def make_timetable(plan):\n", + " # timetable\n", + " timetable = plan[['start_hour', 'start_minute']].drop_duplicates()\n", + " timetable['start_seconds'] = midnight + timetable['start_hour'] * 3600 + timetable['start_minute'] * 60\n", + " return timetable\n", + "\n", + "# inter2node\n", + "inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + "inter2node = dict(zip(inter_node['inter_no'], inter_node['node_id']))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_rhists(present_time, timetable, plan, history):\n", + " # 1. 조회시점의 유닉스 타임 이전의 신호이력 수집\n", + " rhistory = history.copy() # recent history\n", + " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", + " # 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", + " # - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", + " for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " end_unix = row.end_unix\n", + " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", + " # 이전 유닉스 존재하지 않음 : 현시시간 합의 차\n", + " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", + " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", + " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", + " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 : 이전 유닉스\n", + " if abs(pre_unix - start_unix) < 10:\n", + " start_unix = pre_unix\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 : 현시시간 합의 차\n", + " else:\n", + " pass\n", + " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix \n", + " rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", + " rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", + " rhistory[['inter_no', 'start_unix', 'cycle']][rhistory.inter_no==175]\n", + " rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", + "\n", + " # 2-1. 참값 판단 프로세스\n", + " hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600)) # 정각에 해당하는 시각들 목록\n", + "\n", + " def calculate_DS(rhist, curr_unix):\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours <= curr_unix].max() # the greatest hour less than (or equal to) curr_unix\n", + " start_unixes = rhist.start_unix.unique()\n", + " start_unixes_lt_ghour = np.sort(start_unixes[start_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # start unixes less than ghour_lt_curr_unix\n", + " # 기준유닉스(base_unix) : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 start_unix\n", + " if list(start_unixes_lt_ghour):\n", + " base_unix = start_unixes_lt_ghour[-5]\n", + " # start_unixes_lt_ghour가 비었을 경우에는 맨 앞 start_unix로 base_unix를 지정\n", + " else:\n", + " base_unix = rhist.start_unix.min()\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " S_n_durs = rhist[(rhist.start_unix > base_unix) & (rhist.start_unix <= curr_unix)] \\\n", + " [[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = S_n_durs.values.sum() // 2\n", + " return D_n, S_n\n", + "\n", + " rhists = []\n", + " for inter_no in sorted(rhistory.inter_no.unique()):\n", + " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==inter_no]\n", + " rhist = rhist.drop_duplicates(subset=['start_unix']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 정의\n", + " rhist['D_n'] = 0 # D_n : 시간차이\n", + " rhist['S_n'] = 0 # S_n : 현시시간합\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + "\n", + " # 이전시각, 현재시각\n", + " prev_unix = rhist.loc[0, 'start_unix'] # previous start_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[1, 'start_unix'] # current start_unix\n", + "\n", + " # rhist의 마지막 행에 도달할 때까지 반복\n", + " while True:\n", + " n = rhist[rhist.start_unix==curr_unix].index[0]\n", + " cycle = rhist.loc[n, 'cycle']\n", + " D_n = rhist.loc[n, 'D_n']\n", + " S_n = rhist.loc[n, 'S_n']\n", + " # 참값인 경우\n", + " if (abs(D_n - S_n) <= 5):\n", + " pass\n", + " # 참값이 아닌 경우\n", + " else:\n", + " # 2-1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 start_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단, 신호계획의 현시시간으로 \"대체\"\n", + " if curr_unix - prev_unix >= 2 * cycle:\n", + " # prev_unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", + " # (curr_unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", + " new_rows = []\n", + " while curr_unix - prev_unix > cycle:\n", + " prev_unix += cycle\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= prev_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan.copy()[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # prow에서 필요한 부분을 rhist에 추가\n", + " prow['start_unix'] = prev_unix\n", + " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute', 'offset'], axis=1)\n", + " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", + " rhist = pd.concat([rhist, prow])\n", + " rhist = rhist.sort_values(by='start_unix').reset_index(drop=True)\n", + " n += 1\n", + "\n", + " # 2-1-2. 이상치 처리 : 비율에 따라 해당 행을 \"삭제\"(R_n <= 0.5) 또는 \"조정\"(R_n > 0.5)한다\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + " # R_n이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", + " if R_n <= 0.5:\n", + " rhist = rhist.drop(index=n).reset_index(drop=True)\n", + " # 행삭제에 따른 curr_unix, R_n 재정의\n", + " curr_unix = rhist.loc[n, 'start_unix']\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + "\n", + " # R_n이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", + " if R_n > 0.5:\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # 조정된 현시시간 (prow에 R_n을 곱하고 정수로 바꿈)\n", + " adjusted_dur = prow.copy()[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", + " int_parts = adjusted_dur.iloc[0].apply(lambda x: int(x))\n", + " frac_parts = adjusted_dur.iloc[0] - int_parts\n", + " difference = round(adjusted_dur.iloc[0].sum()) - int_parts.sum()\n", + " for _ in range(difference): # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", + " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", + " int_parts[max_frac_index] += 1\n", + " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", + " # rhist에 조정된 현시시간을 반영\n", + " rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", + " rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum().sum() // 2\n", + "\n", + " if n == rhist.index[-1]:\n", + " break\n", + " prev_unix = curr_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[n+1, 'start_unix']\n", + "\n", + " # 생략해도 무방할 코드\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + " rhist = rhist.sort_values(by=['start_unix'])\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 재정의\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + " rhists.append(rhist)\n", + " rhists = pd.concat(rhists).sort_values(by=['start_unix','inter_no'])\n", + " rhists = rhists[rhists.start_unix >= present_time - 3600]\n", + " rhists = rhists.drop(columns=['D_n', 'S_n'])\n", + " return rhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_hrhists(rhists, isplits, timetable):\n", + " # 계층화된 형태로 변환\n", + " hrhists = [] # hierarchied recent history\n", + " for i, row in rhists.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + "\n", + " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", + " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", + " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", + " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", + " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", + " durations = []\n", + " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", + " ja = isplit[j][0]\n", + " jb = isplit[j][1]\n", + " if ja == jb:\n", + " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", + " else:\n", + " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", + " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", + " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", + " hrhists.append(new_rows)\n", + " hrhists = pd.concat(hrhists)\n", + " hrhists = hrhists.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + " return hrhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_movements():\n", + " movements_path = '../../Data/tables/movements/'\n", + " movements_list = [pd.read_csv(movements_path + file, index_col=0) for file in tqdm(os.listdir(movements_path))]\n", + " movements = pd.concat(movements_list)\n", + " movements = movements.drop(columns=['start_unix'])\n", + " movements = movements.drop_duplicates()\n", + " movements = movements.sort_values(by=['inter_no', 'phas_A', 'phas_B'])\n", + " movements = movements.reset_index(drop=True)\n", + " movements.to_csv(movements_path + 'movements.csv')\n", + " return movements" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def update_movement(hrhists, movement, movements):\n", + " # 중복을 제거하고 (inter_no, start_unix) 쌍을 만듭니다.\n", + " hrhists_inter_unix = set(hrhists[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", + " movement_inter_unix = set(movement[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", + "\n", + " # hrhists에는 있지만 movement에는 없는 (inter_no, start_unix) 쌍을 찾습니다.\n", + " missing_in_movement = hrhists_inter_unix - movement_inter_unix\n", + "\n", + " # 새로운 행들을 생성합니다.\n", + " new_rows = []\n", + " for inter_no, start_unix in missing_in_movement:\n", + " # movements에서 해당 inter_no의 데이터를 찾습니다.\n", + " new_row = movements[movements['inter_no'] == inter_no].copy()\n", + " # start_unix 값을 설정합니다.\n", + " new_row['start_unix'] = start_unix\n", + " new_rows.append(new_row)\n", + "\n", + " # 새로운 데이터프레임을 생성하고 기존 movement 데이터프레임과 합칩니다.\n", + " new_movement = pd.concat(new_rows, ignore_index=True)\n", + " movement_updated = pd.concat([movement, new_movement], ignore_index=True)\n", + " return movement_updated" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_histid(present_time, movedur):\n", + " # 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", + " for i, row in movedur.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_unix = row.start_unix\n", + " # incoming and outgoing edges A\n", + " move_A = row.move_A\n", + " if move_A in [17, 18]:\n", + " inc_edge_A = np.nan\n", + " out_edge_A = np.nan\n", + " else:\n", + " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", + " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", + " out_edge_A = match_A.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", + " # incoming and outgoing edges B\n", + " move_B = row.move_B\n", + " if move_B in [17, 18]:\n", + " inc_edge_B = np.nan\n", + " out_edge_B = np.nan\n", + " else:\n", + " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", + " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", + " out_edge_B = match_B.out_edge\n", + " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", + "\n", + " # 이동류 컬럼 제거\n", + " movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", + "\n", + " histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", + " histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", + " histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", + " histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", + " return histid" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def histid_main(m):\n", + " '''\n", + " 통합테이블(histid)를 만드는 함수\n", + "\n", + " input : m\n", + " - m ranges from 0 to 287, but 0 makes an error where 288 = 86400//300\n", + " - present_time = fmins[m] : 현재시점\n", + "\n", + " output : histid (통합테이블, HISTory with edge_IDs)\n", + " - 컬럼 : inter_no, node_id, start_unix, phas_A, phas_B, duration, inc_edge_A, out_edge_A, inc_edge_B, out_edge_B\n", + "\n", + " 주요 데이터, 중간산출물 및 결과물 :\n", + " # 데이터\n", + " - history : 신호이력 (inter_no, end_unix, dura_Aj, dura_Bj, cycle, offset)\n", + " - plan : 신호계획 (inter_no, start_hour, start_minute, dura_Aj, dura_Bj cycle, offset)\n", + " # 중간산출물\n", + " - rhists (recent history)\n", + " - history에서 현재 시각 이전의 데이터를 가져옴.\n", + " - end_unix를 start_unix로 변환\n", + " - 참값판단 프로세스(결측·이상치 처리)\n", + " - 컬럼 : inter_no, start_unix, dura_Aj, dura_Bj, cycle\n", + " - hrhists (hierarchized recent history)\n", + " - rhists를 계층화\n", + " - 컬럼 : inter_no, start_unix, phas_A, phas_B, duration\n", + " - movements\n", + " - 각 교차로에 대하여 현시별로 이동류를 정해놓음.\n", + " - join시 사용하기 위함.\n", + " - 한 번 만들어놓고 두고두고 사용함.\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B\n", + " - movement\n", + " - 현재 시점에서의 이동류정보\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B, start_unix\n", + " - movement_updated\n", + " - movement와 hrhists를 join하기 전에, movement에는 없지만 hrhists에는 있는 start_unix에 대한 이동류 정보를 가져와 movement에 붙임\n", + " - 이동류정보는 앞서 정의한 movements에서 가져옴.\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B, start_unix\n", + " - movedur\n", + " - hrhists와 movement_updated를 join\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B, start_unix, duration\n", + " # 결과\n", + "\n", + " '''\n", + " midnight = int(datetime(2024, 1, 5, 0, 0, 0).timestamp())\n", + " next_day = int(datetime(2024, 1, 6, 0, 0, 0).timestamp())\n", + " fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + "\n", + " # 사용할 표준 테이블 목록\n", + " plan = pd.read_csv('../../Data/tables/plan.csv', index_col=0)\n", + " history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)\n", + "\n", + " # 참고할 딕셔너리, 데이터프레임 등 목록\n", + " splits, isplits = make_splits(plan)\n", + " timetable = make_timetable(plan)\n", + "\n", + " # 현재시점\n", + " present_time = fmins[m]\n", + " print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", + "\n", + " # rhists, hrhists\n", + " rhists = make_rhists(present_time, timetable, plan, history)\n", + " hrhists = make_hrhists(rhists, isplits, timetable)\n", + "\n", + " # movements, movement, movement_updated\n", + " movements = pd.read_csv('../../data/tables/movements/movements.csv', index_col=0)\n", + " movement = pd.read_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{present_time}.csv', index_col=0)\n", + " movement_updated = update_movement(hrhists, movement, movements)\n", + "\n", + " # movedur\n", + " movedur = pd.merge(movement_updated, hrhists, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", + " movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", + " movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + "\n", + " # histid\n", + " histid = make_histid(present_time, movedur)\n", + "\n", + " \n", + " # hrhists['start_dt'] = hrhists['start_unix'].map(lambda x:datetime.fromtimestamp(x))\n", + "\n", + " return histid" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024-01-05 02:30:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
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21752A7북동001095-571500487_01571545870_01i0
31752B3남서179270-571542797_02571510153_01i0
41753A6동서090270571545870_02571510153_01i0
....................................
32102B19서동270090571500535_02-571500535_02u60
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116 rows × 11 columns

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"node2inter = dict(zip(inter_node['node_id'], inter_node['inter_no']))\n", - "\n", - "uturn = pd.read_csv('../../Data/tables/child_uturn.csv')\n", - "coord = pd.read_csv('../../Data/tables/child_coord.csv')\n", - "child_ids = inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique()\n", - "ch2pa = {} # child to parent\n", - "for child_id in child_ids:\n", - " parent_no = inter_node[inter_node.node_id==child_id].inter_no.iloc[0]\n", - " sub_inter_node = inter_node[inter_node.inter_no==parent_no]\n", - " ch2pa[child_id] = sub_inter_node[sub_inter_node.inter_type=='parent'].iloc[0].node_id\n", - "directions = ['북', '북동', '동', '남동', '남', '남서', '서', '북서'] # 정북기준 시계방향으로 8방향\n", - "u_ids = uturn.child_id.unique()\n", - "# 각 child uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", - "cmatches = []\n", - "for _, row in uturn.iterrows():\n", - " child_id = row.child_id\n", - " parent_id = row.parent_id\n", - " direction = row.direction\n", - " condition = row.condition\n", - " inc_edge_id = row.inc_edge\n", - " out_edge_id = row.out_edge\n", - " ind = directions.index(direction)\n", - " if condition == \"좌회전시\":\n", - " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", - " inc_dire = direction\n", - " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", - " elif condition == \"직진시\":\n", - " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", - " inc_dire = direction\n", - " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", - " elif condition == \"직좌시\":\n", - " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", - " inc_dire = direction\n", - " out_dire_A = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", - " out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", - " elif condition == \"보행신호시\":\n", - " print(child_id, parent_id, condition, direction)\n", - " inc_dire = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", - " out_dire_A = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", - " out_dire_B = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", - " cmatch = match5.copy()[match5.node_id==parent_id] # match dataframe for a child node\n", - " cmatch = cmatch.sort_values(by=['phase_no', 'ring_type']).reset_index(drop=True)\n", - " cmatch['node_id'] = child_id\n", - " cmatch[['inc_edge', 'out_edge']] = np.nan\n", - " if condition == '직좌시':\n", - " ap = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A)].phase_no.iloc[0]\n", - " bp = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B)].phase_no.iloc[0]\n", - " # 직진과 좌회전이 같은 현시에 있는 경우에만 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", - " if ap == bp:\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " elif condition == '보행신호시':\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " # 이동류번호가 17(보행신호)이면서 유턴노드방향으로 가는 신호가 없으면 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", - " cmatch.loc[(cmatch.move_no==17) & (cmatch.out_dir!=direction), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " else:\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " # 유턴신호의 이동류번호를 19로 부여한다.\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), 'move_no'] = 19\n", - " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), 'move_no'] = 19\n", - " display(cmatch)\n", - " cmatches.append(cmatch)\n", - "\n", - "# 각 child coordination node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", - "coord['inter_no'] = coord['parent_id'].map(node2inter)\n", - "coord = coord.rename(columns={'child_id':'node_id'})\n", - "coord[['inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle']] = np.nan\n", - "coord['move_no'] = 20\n", - "coord = coord[['inter_no', 'phase_no', 'ring_type', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", - "# display(coord)\n", - "cmatches = pd.concat(cmatches)\n", - "display(coord)\n", - "match6 = pd.concat([match5, cmatches, coord]).drop_duplicates().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'phase_no', 'ring_type'])\n", - "# with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", - "match6.to_csv('../../Data/tables/matching/match6.csv')\n", - "display(match6)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 9, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/html": [ - "
\n", - "\n", - "\n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - "
inter_nomove_noinc_dirout_dirinc_edgeout_edgenode_id
01751동남571545870_02571542797_02i0
11752서동571510153_02571545870_01i0
21753남서-571542797_02571510153_01i0
31754북남-571500487_01571542797_02i0
41755서북571510153_02571500487_01i0
........................
692108남북571500585_02571511538_01i6
7021021북서571511538_02.121571500535_01i6
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7321021동북-571542115_01571511538_01i6
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74 rows × 7 columns

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" - ], - "text/plain": [ - " inter_no move_no inc_dir out_dir inc_edge out_edge node_id\n", - "0 175 1 동 남 571545870_02 571542797_02 i0\n", - "1 175 2 서 동 571510153_02 571545870_01 i0\n", - "2 175 3 남 서 -571542797_02 571510153_01 i0\n", - "3 175 4 북 남 -571500487_01 571542797_02 i0\n", - "4 175 5 서 북 571510153_02 571500487_01 i0\n", - ".. ... ... ... ... ... ... ...\n", - "69 210 8 남 북 571500585_02 571511538_01 i6\n", - "70 210 21 북 서 571511538_02.121 571500535_01 i6\n", - "71 210 21 서 남 571500535_02.18 571500585_01 i6\n", - "72 210 21 남 동 571500585_02 571542115_01 i6\n", - "73 210 21 동 북 -571542115_01 571511538_01 i6\n", - "\n", - "[74 rows x 7 columns]" - ] - }, - "metadata": {}, - "output_type": "display_data" - } - ], - "source": [ - "# 이동류 매칭\n", - "# 각 교차로에 대하여, 가능한 모든 이동류(1~18, 21)에 대한 진입·진출엣지ID를 지정한다.\n", - "# 모든 이동류에 대해 지정하므로, 시차제시 이전과 다른 이동류가 등장하더라도 항상 진입·진출 엣지 ID를 지정할 수 있다.\n", - "match7 = match6.copy()\n", - "match7 = match7[['inter_no', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", - "\n", - "parent_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='parent'].node_id.unique())\n", - "child_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique())\n", - "\n", - "# (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록\n", - "flows = nema.dropna().apply(lambda row: (row['inc_dir'], row['out_dir']), axis=1).tolist()\n", - "# (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions)\n", - "pdires = {}\n", - "for node_id in parent_ids:\n", - " dires = match7[match7.node_id == node_id][['inc_dir','out_dir']].values.flatten()\n", - " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", - " pdires[node_id] = dires\n", - "# (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", - "inc2id = {}\n", - "for node_id in parent_ids:\n", - " for inc_dir in pdires[node_id]:\n", - " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.inc_dir==inc_dir)]\n", - " inc2id[(node_id, inc_dir)] = df.inc_edge.iloc[0]\n", - "# (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id)\n", - "out2id = {}\n", - "for node_id in parent_ids:\n", - " for out_dir in pdires[node_id]:\n", - " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.out_dir==out_dir)]\n", - " out2id[(node_id, out_dir)] = df.out_edge.iloc[0]\n", - "# (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", - "pflow = {}\n", - "for node_id in parent_ids:\n", - " pflow[node_id] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[node_id])]\n", - "# (6) 가능한 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", - "node2inter = dict(zip(match7['node_id'], match7['inter_no']))\n", - "dires_right = ['북', '서', '남', '동', '북'] # ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", - "matching = []\n", - "for node_id in parent_ids:\n", - " inter_no = node2inter[node_id]\n", - " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", - " for (inc_dir, out_dir) in pflow[node_id]:\n", - " move_no = nema[(nema.inc_dir==inc_dir) & (nema.out_dir==out_dir)].move_no.iloc[0]\n", - " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", - " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", - " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", - " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", - " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", - " matching.append(new_row)\n", - " # 보행신호(17), 전적색(18)\n", - " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * 2, 'move_no':[17, 18],\n", - " 'inc_dir':[None]*2, 'out_dir':[None]*2,\n", - " 'inc_edge':[None]*2, 'out_edge':[None]*2, 'node_id':[node_id]*2})\n", - " matching.append(new_row)\n", - " # 신호우회전(21)\n", - " for d in range(len(dires_right)-1):\n", - " inc_dir = dires_right[d]\n", - " out_dir = dires_right[d+1]\n", - " if {inc_dir, out_dir}.issubset(pdires[node_id]):\n", - " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", - " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", - " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[21],\n", - " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", - " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", - " matching.append(new_row)\n", - "matching.append(match7[match7.node_id.isin(child_ids)])\n", - "matching = pd.concat(matching)\n", - "matching = matching.dropna().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", - "matching['move_no'] = matching['move_no'].astype(int)\n", - "matching.to_csv('../../Data/tables/matching/matching.csv')\n", - "display(matching)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# B. 5초 간격으로 이동류번호 수집" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 10, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stderr", - "output_type": "stream", - "text": [ - " 0%| | 0/17280 [00:00 fsec - 3600]\n", - " movement = movement.sort_values(by=['start_unix','inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", - "\n", - " time2movement[fsec] = movement\n", - " movement.to_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{fsec}.csv')\n", - "\n", - "# 각 movement들의 길이 시각화\n", - "import matplotlib.pyplot as plt\n", - "plt.plot(fsecs, [len(time2movement[fsec]) for fsec in fsecs])\n", - "plt.close()" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# C. 5분 간격으로 신호이력 수집 및 통합테이블 생성" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 11, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "plan = pd.read_csv('../../Data/tables/plan.csv', index_col=0)\n", - "history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 12, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/html": [ - "
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" elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", - " # 이전 유닉스 존재하지 않음 : 현시시간 합의 차\n", - " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", - " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", - " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", - " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 : 이전 유닉스\n", - " if abs(pre_unix - start_unix) < 10:\n", - " start_unix = pre_unix\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 : 현시시간 합의 차\n", - " else:\n", - " pass\n", - " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix \n", - "rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", - "rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", - "rhistory[['inter_no', 'start_unix', 'cycle']][rhistory.inter_no==175]\n", - "rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", - "rhistory\n", - "\n", - "# 2-1. 참값 판단 프로세스\n", - "hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600)) # 정각에 해당하는 시각들 목록\n", - "\n", - "def calculate_DS(rhist, curr_unix):\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours <= curr_unix].max() # the greatest hour less than (or equal to) curr_unix\n", - " start_unixes = rhist.start_unix.unique()\n", - " start_unixes_lt_ghour = np.sort(start_unixes[start_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # start unixes less than ghour_lt_curr_unix\n", - " # 기준유닉스(base_unix) : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 start_unix\n", - " if list(start_unixes_lt_ghour):\n", - " base_unix = start_unixes_lt_ghour[-5]\n", - " # start_unixes_lt_ghour가 비었을 경우에는 맨 앞 start_unix로 base_unix를 지정\n", - " else:\n", - " base_unix = rhist.start_unix.min()\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " S_n_durs = rhist[(rhist.start_unix > base_unix) & (rhist.start_unix <= curr_unix)] \\\n", - " [[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " S_n = S_n_durs.values.sum() // 2\n", - " return D_n, S_n\n", - "\n", - "rhists = []\n", - "for inter_no in sorted(rhistory.inter_no.unique()):\n", - " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==inter_no]\n", - " rhist = rhist.drop_duplicates(subset=['start_unix']).reset_index(drop=True)\n", - "\n", - " # D_n 및 S_n 값 정의\n", - " rhist['D_n'] = 0 # D_n : 시간차이\n", - " rhist['S_n'] = 0 # S_n : 현시시간합\n", - " for n in range(len(rhist)):\n", - " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", - " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", - "\n", - " # 이전시각, 현재시각\n", - " prev_unix = rhist.loc[0, 'start_unix'] # previous start_unix\n", - " curr_unix = rhist.loc[1, 'start_unix'] # current start_unix\n", - "\n", - " # rhist의 마지막 행에 도달할 때까지 반복\n", - " while True:\n", - " n = rhist[rhist.start_unix==curr_unix].index[0]\n", - " cycle = rhist.loc[n, 'cycle']\n", - " D_n = rhist.loc[n, 'D_n']\n", - " S_n = rhist.loc[n, 'S_n']\n", - " # 참값인 경우\n", - " if (abs(D_n - S_n) <= 5):\n", - " pass\n", - " # 참값이 아닌 경우\n", - " else:\n", - " # 2-1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 start_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단, 신호계획의 현시시간으로 \"대체\"\n", - " if curr_unix - prev_unix >= 2 * cycle:\n", - " # prev_unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", - " # (curr_unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", - " new_rows = []\n", - " while curr_unix - prev_unix > cycle:\n", - " prev_unix += cycle\n", - " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= prev_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan.copy()[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", - " # prow에서 필요한 부분을 rhist에 추가\n", - " prow['start_unix'] = prev_unix\n", - " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute', 'offset'], axis=1)\n", - " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", - " rhist = pd.concat([rhist, prow])\n", - " rhist = rhist.sort_values(by='start_unix').reset_index(drop=True)\n", - " n += 1\n", - "\n", - " # 2-1-2. 이상치 처리 : 비율에 따라 해당 행을 \"삭제\"(R_n <= 0.5) 또는 \"조정\"(R_n > 0.5)한다\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", - " # R_n이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", - " if R_n <= 0.5:\n", - " rhist = rhist.drop(index=n).reset_index(drop=True)\n", - " # 행삭제에 따른 curr_unix, R_n 재정의\n", - " curr_unix = rhist.loc[n, 'start_unix']\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", - "\n", - " # R_n이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", - " if R_n > 0.5:\n", - " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", - " # 조정된 현시시간 (prow에 R_n을 곱하고 정수로 바꿈)\n", - " adjusted_dur = prow.copy()[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", - " int_parts = adjusted_dur.iloc[0].apply(lambda x: int(x))\n", - " frac_parts = adjusted_dur.iloc[0] - int_parts\n", - " difference = round(adjusted_dur.iloc[0].sum()) - int_parts.sum()\n", - " for _ in range(difference): # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", - " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", - " int_parts[max_frac_index] += 1\n", - " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", - " # rhist에 조정된 현시시간을 반영\n", - " rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", - " rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum().sum() // 2\n", - "\n", - " if n == rhist.index[-1]:\n", - " break\n", - " prev_unix = curr_unix\n", - " curr_unix = rhist.loc[n+1, 'start_unix']\n", - " # rhist['start_dt'] = rhist['start_unix'].map(lambda x:datetime.fromtimestamp(x))\n", - "\n", - " # 생략해도 무방할 코드\n", - " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", - " rhist = rhist.sort_values(by=['start_unix'])\n", - "\n", - " # D_n 및 S_n 값 재정의\n", - " for n in range(len(rhist)):\n", - " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", - " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", - " rhists.append(rhist)\n", - "rhists = pd.concat(rhists).sort_values(by=['start_unix','inter_no'])\n", - "rhists = rhists[rhists.start_unix >= present_time - 3600]\n", - "rhists = rhists.drop(columns=['D_n', 'S_n'])\n", - "rhists" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 34, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stderr", - "output_type": "stream", - "text": [ - " 0%| | 0/17280 [00:00\n", - "\n", - "\n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - "
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"481 NaN NaN NaN \n", - "\n", - "[482 rows x 10 columns]" - ] - }, - "execution_count": 71, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "m = 200\n", - "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", - "present_time = fmins[m] # 현재시점\n", - "print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", - "\n", - "# (구) make_rhistory\n", - "Rhists = [] # Recent history (1시간 이내)\n", - "for inter_no in history.inter_no.unique():\n", - " # - 5분마다 신호이력 데이터 수집해서 통합테이블 생성할때\n", - " # 1. 조회시점의 유닉스 타임 이전의 신호이력 수집\n", - " rhistory = history.copy() # recent history\n", - " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", - " hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600))\n", - " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no == inter_no] # 특정한 inter_no\n", - " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", - " new_rows = []\n", - " # 1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 end_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단\n", - " for n in range(len(rhist) - 1):\n", - " curr_unix = rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", - " next_unix = rhist.iloc[n+1].end_unix # next end_unix\n", - " cycle = rhist.iloc[n].cycle\n", - " if next_unix - curr_unix >= 2 * cycle:\n", - " # 현재 unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", - " #(다음 unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", - " while next_unix - curr_unix > cycle:\n", - " curr_unix += cycle\n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", - " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute'], axis=1)\n", - " prow['end_unix'] = curr_unix\n", - " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", - " new_rows.append(prow)\n", - " rhist = pd.concat([rhist] + new_rows).sort_values(['end_unix'])\n", - " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", - "\n", - " # 1-2. 이상치 처리 : 기준유닉스로부터의 시간차이와 현시시간합이 11 이상 차이나면 이상치가 발생했다고 판단\n", - " Rhist = rhist.copy() # recent history 1704393231\n", - " Rhist = Rhist[(Rhist.end_unix >= present_time - 3600)] # Recent history (1시간 이내)\n", - " Rhist = Rhist.reset_index(drop=True)\n", - " Rhist['D_n'] = 0\n", - " Rhist['S_n'] = 0\n", - " for n in range(len(Rhist)):\n", - " curr_unix = Rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", - " cycle = Rhist.iloc[n].cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이 \n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " Rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = [D_n, S_n]\n", - " n = 1\n", - " while n < len(Rhist):\n", - " prev_unix = Rhist[Rhist.index==n-1]['end_unix'].iloc[0] # previous end_unix\n", - " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " # 비율이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", - " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n <= 0.5):\n", - " Rhist = Rhist.drop(index=n)\n", - " n += 1\n", - " # 행삭제에 따른 curr_unix, D_n, S_n 등 재정의\n", - " if not Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].empty: # 마지막 행을 삭제하여 뒤의 행이 없을 때를 대비\n", - " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " # 비율이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", - " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n > 0.5):\n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)].copy().reset_index(drop=True).iloc[0] # planned row\n", - " adjusted_dur = prow[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", - " # 조정된 현시시간을 정수로 바꿈\n", - " int_parts = adjusted_dur.apply(lambda x: int(x))\n", - " frac_parts = adjusted_dur - int_parts\n", - " difference = int(round(adjusted_dur.sum())) - int_parts.sum()\n", - " # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", - " for _ in range(difference):\n", - " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", - " int_parts[max_frac_index] += 1\n", - " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", - " Rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", - " Rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum() // 2\n", - " n += 1\n", - " Rhist = Rhist.drop(columns=['offset', 'D_n', 'S_n'])\n", - " Rhists.append(Rhist)\n", - "Rhists = pd.concat(Rhists)\n", - "Rhists = Rhists.sort_values(by=['end_unix', 'inter_no']).reset_index(drop=True)\n", - "\n", - "# (구) make_histid\n", - "# 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", - "# - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", - "for i, row in rhistory.iterrows():\n", - " # 이전 유닉스 존재하지 않음 => 현시시간 합의 차\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 => 이전 유닉스\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 => 현시시간 합의 차\n", - " inter_no = row.inter_no\n", - " end_unix = row.end_unix\n", - " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", - " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", - " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", - " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", - " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", - " if abs(pre_unix - start_unix) < 10: # abs < 10\n", - " start_unix = pre_unix\n", - " else: # abs >= 10\n", - " pass\n", - " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix \n", - "rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", - "rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", - "rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", - "\n", - "# 계층화된 형태로 변환\n", - "hrhistory = [] # hierarchized recent history\n", - "for i, row in rhistory.iterrows():\n", - " inter_no = row.inter_no\n", - " start_unix = row.start_unix\n", - "\n", - " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", - " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", - " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", - " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", - " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", - " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", - " durations = []\n", - " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", - " ja = isplit[j][0]\n", - " jb = isplit[j][1]\n", - " if ja == jb:\n", - " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", - " else:\n", - " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", - " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", - " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", - " hrhistory.append(new_rows)\n", - "hrhistory = pd.concat(hrhistory)\n", - "hrhistory = hrhistory.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", - "\n", - "# 5초단위로 수집한 이동류정보(time2movement[present_time])와 최근 1시간 신호이력(hrhistory)을 병합\n", - "movedur = pd.merge(time2movement[present_time], hrhistory, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", - "movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", - "movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", - "\n", - "# 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", - "for i, row in movedur.iterrows():\n", - " inter_no = row.inter_no\n", - " start_unix = row.start_unix\n", - " # incoming and outgoing edges A\n", - " move_A = row.move_A\n", - " if move_A in [17, 18]:\n", - " inc_edge_A = np.nan\n", - " out_edge_A = np.nan\n", - " else:\n", - " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", - " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", - " out_edge_A = match_A.out_edge\n", - " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", - " # incoming and outgoing edges B\n", - " move_B = row.move_B\n", - " if move_B in [17, 18]:\n", - " inc_edge_B = np.nan\n", - " out_edge_B = np.nan\n", - " else:\n", - " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", - " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", - " out_edge_B = match_B.out_edge\n", - " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", - "\n", - "# 이동류 컬럼 제거\n", - "movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", - "\n", - "histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", - "histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", - "histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", - "histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", - "# 시뮬레이션 시작시각 : 현재시각 - 600\n", - "# 시뮬레이션 종료시각 : 현재시각 - 300\n", - "# 현재시각 : present_time, PT\n", - "# PT-900 ... 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" - ], - "text/plain": [ - " inter_no node_id start_unix phas_A phas_B duration inc_edge_A \\\n", - "0 176 i1 1704391850 1 1 37 -571542810_01 \n", - "1 176 i1 1704391850 2 2 73 -571542810_01 \n", - "2 176 i1 1704391850 3 3 40 571543469_02 \n", - "3 178 i3 1704391880 1 1 38 571540304_02 \n", - "4 178 i3 1704391880 2 2 39 571556450_02 \n", - ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", - "528 201 i8 1704395250 1 1 24 -571500569_01 \n", - "529 201 i8 1704395250 2 2 24 571500618_02 \n", - "530 201 i8 1704395250 3 3 17 571500617_02 \n", - "531 201 i8 1704395250 4 4 58 571500617_02 \n", - "532 201 i8 1704395250 5 5 17 571500583_01 \n", - "\n", - " out_edge_A inc_edge_B out_edge_B \n", - "0 -571542797_02.99 571542797_02.99 571542810_01 \n", - "1 -571542797_02.99 -571542810_01 571543469_01 \n", - "2 -571542797_02.99 NaN NaN \n", - "3 571556450_01 571556450_02 571540304_01 \n", - "4 571500475_01 571540304_02 571540303_01 \n", - ".. ... ... ... \n", - "528 571500583_02 -571500569_01 571500618_01 \n", - "529 571500583_02 571500618_02 571500617_01 \n", - "530 571500618_01 571500618_02 571500617_01 \n", - "531 571500618_01 571500617_02 571500569_01 \n", - "532 571500617_01 571500583_01 571500569_01 \n", - "\n", - "[533 rows x 10 columns]" - ] - }, - "execution_count": 16, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "make_histid(50)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 16, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/html": [ - "
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inter_noend_unixdura_A1dura_A2dura_A3dura_A4dura_A5dura_A6dura_A7dura_A8...dura_B3dura_B4dura_B5dura_B6dura_B7dura_B8cycleoffsetD_nS_n
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..................................................................
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205 rows × 22 columns

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\n", - "\n", - "\n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - "
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.....................
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603 rows × 6 columns

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" - ], - "text/plain": [ - " inter_no phas_A phas_B move_A move_B start_unix\n", - "0 201 1 1 8 3 1704406820\n", - "1 201 2 2 5 2 1704406820\n", - "2 201 3 3 6 2 1704406820\n", - "3 201 4 4 6 1 1704406820\n", - "4 201 5 5 7 4 1704406820\n", - ".. ... ... ... ... ... ...\n", - "598 202 1 1 6 2 1704410320\n", - "599 202 2 2 17 18 1704410320\n", - "600 201 1 1 8 3 1704410340\n", - "601 201 2 2 5 2 1704410340\n", - "602 201 5 5 7 4 1704410340\n", - "\n", - "[603 rows x 6 columns]" - ] - }, - "execution_count": 25, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], + "outputs": [], + "source": [ + "def make_match3(match2):\n", + " '''\n", + " 각 movement들에 방향(진입방향, 진출방향)을 매칭시켜 추가함.\n", + " - match2의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no\n", + " - match3의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir\n", + "\n", + " nema : \n", + " - 컬럼 : move_no, inc_dir, out_dir\n", + " - 모든 종류의 이동류번호에 대하여 진입방향과 진출방향을 매칭시키는 테이블\n", + " - 이동류번호 : 1 ~ 16, 17, 18, 21\n", + " - 진입, 진출방향(8방위) : 동, 서, 남, 북, 북동, 북서, 남동, 남서\n", + " '''\n", + " # nema 정보 불러오기 및 병합\n", + " nema = pd.read_csv('../../Data/tables/nema.csv', encoding='cp949')\n", + " match3 = pd.merge(match2, nema, how='left', on='move_no').drop_duplicates()\n", + " return match3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], "source": [ - "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", - "present_time = fmins[m] # 현재시점\n", - "print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", + "def make_match4(match3):\n", + " '''\n", + " 방위각 정보를 매칭시켜 추가함.\n", + " - match3의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir\n", + " - match4의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle\n", + "\n", + " angle_original : \n", + " - 컬럼 : inter_no, angle_Aj, angle_Bj (j : 1 ~ 8)\n", + " - 모든 종류의 이동류번호에 대하여 진입방향과 진출방향을 매칭시키는 테이블\n", + " - 이동류번호 : 1 ~ 16, 17, 18, 21\n", + " - 진입, 진출방향(8방위) : 동, 서, 남, 북, 북동, 북서, 남동, 남서\n", + " '''\n", "\n", - "Rhists = [] # Recent history (1시간 이내)\n", - "for inter_no in history.inter_no.unique():\n", - " # - 5분마다 신호이력 데이터 수집해서 통합테이블 생성할때\n", - " # 1. 조회시점의 유닉스 타임을 기준으로 신호이력의 유닉스 타임이 1시간 이내인(Rhist) 데이터 수집\n", - " rhistory = history.copy() # recent history\n", - " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", - " hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600))\n", - " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no == inter_no] # 특정한 inter_no\n", - " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", - " new_rows = []\n", - " # 1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 end_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단\n", - " for n in range(len(rhist) - 1):\n", - " curr_unix = rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", - " next_unix = rhist.iloc[n+1].end_unix # next end_unix\n", - " cycle = rhist.iloc[n].cycle\n", - " if next_unix - curr_unix >= 2 * cycle:\n", - " # 현재 unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", - " #(다음 unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", - " while next_unix - curr_unix > cycle:\n", - " curr_unix += cycle \n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", - " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute'], axis=1)\n", - " prow['end_unix'] = curr_unix\n", - " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", - " new_rows.append(prow)\n", - " rhist = pd.concat([rhist] + new_rows).sort_values(['end_unix'])\n", - " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + " # 방위각 정보 불러오기\n", + " dtype_dict = {f'angle_{alph}{j}':'str' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)}\n", + " angle_original = pd.read_csv('../../Data/tables/angle.csv', index_col=0, dtype = dtype_dict)\n", + "\n", + " # 계층화\n", + " angle = []\n", + " for i, row in angle_original.iterrows():\n", + " angle_codes = row[[f'angle_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " new = pd.DataFrame({'inter_no':[row.inter_no] * 16, 'phase_no':list(range(1, 9))*2, 'ring_type':['A'] * 8 + ['B'] * 8, 'angle_code':angle_codes.to_list()})\n", + " angle.append(new)\n", + " angle = pd.concat(angle)\n", + " angle = angle.dropna().reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # 병합\n", + " six_chars = angle.angle_code.apply(lambda x:len(x)==6)\n", + " angle.loc[six_chars,'inc_angle'] = angle.angle_code.apply(lambda x:x[:3])\n", + " angle.loc[six_chars,'out_angle'] = angle.angle_code.apply(lambda x:x[3:])\n", + " angle = angle.drop('angle_code', axis=1)\n", + " match4 = pd.merge(match3, angle, how='left', left_on=['inter_no', 'phase_no', 'ring_type'],\n", + " right_on=['inter_no', 'phase_no', 'ring_type']).drop_duplicates()\n", + " return match4" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_match5(match4):\n", + " '''\n", + " 진입엣지id, 진출엣지id, 노드id를 추가함 (주교차로).\n", + " - match4의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle\n", + " - match5의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle, inc_edge, out_edge, node_id\n", + " \n", + " 사용된 데이터 : \n", + " (1) net\n", + " - 성남시 정자동 부근의 샘플 네트워크\n", + " (2) inter_node\n", + " - 교차로번호와 노드id를 매칭시키는 테이블.\n", + " - parent/child 정보도 포함되어 있음\n", + " - 컬럼 : inter_no, node_id, inter_type\n", + " (3) inter_info\n", + " - 교차로 정보. 여기에서는 위도와 경도가 쓰임.\n", + " - 컬럼 : inter_no, inter_name, inter_lat, inter_lon, group_no, main_phase_no\n", + "\n", + " 진입엣지id, 진출엣지id를 얻는 과정 :\n", + " - match5 = match4.copy()의 각 열을 순회하면서 아래 과정을 반복함.\n", + " * 진입에 대해서만 서술하겠지만 진출도 마찬가지로 설명될 수 있음\n", + " - 해당 행의 교차로정보로부터 노드ID를 얻어내고, 해당 노드에 대한 모든 진출엣지id를 inc_edges에 저장.\n", + " * inc_edge(진입엣지) : incoming edge, out_edge(진출엣지) : outgoing_edge\n", + " - inc_edges의 모든 진입엣지에 대하여 진입방향(inc_dires, 2차원 단위벡터)을 얻어냄.\n", + " - 해당 행의 진입각으로부터 그에 대응되는 진입각방향(단위벡터)를 얻어냄.\n", + " - 주어진 진입각방향에 대하여 내적이 가장 작은 진입방향에 대한 진입엣지를 inc_edge_id로 지정함.\n", + " '''\n", "\n", - " # 1-2. 이상치 처리 : 기준유닉스로부터의 시간차이와 현시시간합이 11 이상 차이나면 이상치가 발생했다고 판단\n", - " Rhist = rhist.copy() # recent history 1704393231\n", - " Rhist = Rhist[(Rhist.end_unix >= present_time - 3600)] # Recent history (1시간 이내)\n", - " Rhist = Rhist.reset_index(drop=True)\n", - " Rhist['D_n'] = 0\n", - " Rhist['S_n'] = 0\n", - " for n in range(len(Rhist)):\n", - " curr_unix = Rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", - " cycle = Rhist.iloc[n].cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " Rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = [D_n, S_n]\n", - " n = 1\n", - " while n < len(Rhist):\n", - " prev_unix = Rhist[Rhist.index==n-1]['end_unix'].iloc[0] # previous end_unix\n", - " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " # 비율이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", - " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n <= 0.5):\n", - " # print(\"lt\", inter_no, curr_unix, round(R_n,2), D_n, S_n)\n", - " # display(Rhist.iloc[n])\n", - " Rhist = Rhist.drop(index=n)\n", - " n += 1\n", - " # 행삭제에 따른 curr_unix, D_n, S_n 등 재정의\n", - " if not Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].empty: # 마지막 행을 삭제하여 뒤의 행이 없을 때를 대비\n", - " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " # 비율이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", - " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n > 0.5):\n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)].copy().reset_index(drop=True).iloc[0] # planned row\n", - " adjusted_dur = prow[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", - " # 조정된 현시시간을 정수로 바꿈\n", - " int_parts = adjusted_dur.apply(lambda x: int(x))\n", - " frac_parts = adjusted_dur - int_parts\n", - " difference = int(round(adjusted_dur.sum())) - int_parts.sum()\n", - " # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", - " for _ in range(difference):\n", - " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", - " int_parts[max_frac_index] += 1\n", - " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", - " Rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", - " Rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum() // 2\n", - " # print(\"gt\", inter_no, curr_unix, round(R_n,2), D_n, S_n)\n", - " n += 1\n", - " Rhist = Rhist.drop(columns=['offset', 'D_n', 'S_n'])\n", - " Rhists.append(Rhist)\n", - "Rhists = pd.concat(Rhists)\n", - "Rhists = Rhists.sort_values(by=['end_unix', 'inter_no']).reset_index(drop=True)" + " # 네트워크 불러오기 \n", + " net = sumolib.net.readNet('../../Data/networks/SN_sample.net.xml')\n", + " # 교차로-노드 매칭 정보 불러오기\n", + " inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + " # 교차로정보(위, 경도) 불러오기\n", + " inter_info = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_info.csv', index_col=0)\n", + "\n", + " # parent node만 가져옴.\n", + " inter_node1 = inter_node[inter_node.inter_type == 'parent'].drop('inter_type', axis=1)\n", + " inter_info1 = inter_info[['inter_no', 'inter_lat', 'inter_lon']]\n", + " inter = pd.merge(inter_node1, inter_info1, how='left', left_on=['inter_no'],\n", + " right_on=['inter_no']).drop_duplicates()\n", + "\n", + " inter2node = dict(zip(inter['inter_no'], inter['node_id']))\n", + "\n", + " match5 = match4.copy()\n", + " # 진입진출ID 매칭\n", + " for index, row in match5.iterrows():\n", + " node_id = inter2node[row.inter_no]\n", + " node = net.getNode(node_id)\n", + " # 교차로의 모든 (from / to) edges\n", + " inc_edges = [edge for edge in node.getIncoming() if edge.getFunction() == ''] # incoming edges\n", + " out_edges = [edge for edge in node.getOutgoing() if edge.getFunction() == ''] # outgoing edges\n", + " # 교차로의 모든 (from / to) directions\n", + " inc_dirs = []\n", + " for inc_edge in inc_edges:\n", + " start = inc_edge.getShape()[-2]\n", + " end = inc_edge.getShape()[-1]\n", + " inc_dir = np.array(end) - np.array(start)\n", + " inc_dir = inc_dir / (inc_dir ** 2).sum() ** 0.5\n", + " inc_dirs.append(inc_dir)\n", + " out_dirs = []\n", + " for out_edge in out_edges:\n", + " start = out_edge.getShape()[0]\n", + " end = out_edge.getShape()[1]\n", + " out_dir = np.array(end) - np.array(start)\n", + " out_dir = out_dir / (out_dir ** 2).sum() ** 0.5\n", + " out_dirs.append(out_dir)\n", + " # 진입각, 진출각 불러오기\n", + " if not pd.isna(row.inc_angle):\n", + " inc_angle = int(row.inc_angle)\n", + " out_angle = int(row.out_angle)\n", + " # 방위각을 일반각으로 가공, 라디안 변환, 단위벡터로 변환\n", + " inc_angle = (-90 - inc_angle) % 360\n", + " inc_angle = inc_angle * np.pi / 180.\n", + " inc_dir_true = np.array([np.cos(inc_angle), np.sin(inc_angle)])\n", + " out_angle = (90 - out_angle) % 360\n", + " out_angle = out_angle * np.pi / 180.\n", + " out_dir_true = np.array([np.cos(out_angle), np.sin(out_angle)])\n", + " # 매칭 엣지 반환\n", + " inc_index = np.array([np.dot(inc_dir, inc_dir_true) for inc_dir in inc_dirs]).argmax()\n", + " out_index = np.array([np.dot(out_dir, out_dir_true) for out_dir in out_dirs]).argmax()\n", + " inc_edge_id = inc_edges[inc_index].getID()\n", + " out_edge_id = out_edges[out_index].getID()\n", + " match5.at[index, 'inc_edge'] = inc_edge_id\n", + " match5.at[index, 'out_edge'] = out_edge_id\n", + " match5['node_id'] = match5['inter_no'].map(inter2node)\n", + " match5 = match5.sort_values(by=['inter_no','phase_no','ring_type']).reset_index(drop=True)\n", + " return match5" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 16, + "execution_count": 7, "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/html": [ - "
\n", - "\n", - "\n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - "
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" k += 1\n", - " phas_A = new_phas_A\n", - " phas_B = new_phas_B\n", - " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)][(phas_A, phas_B)] = k\n", - "\n", - "isplits = {} # the inverse of splits\n", - "for i in splits:\n", - " isplits[i] = {splits[i][k]:k for k in splits[i]} # isplit maps k to (phas_A, phas_B)\n", + "def make_match6(match5):\n", + " '''\n", + " 진입엣지id, 진출엣지id, 노드id를 추가함 (부교차로).\n", + " - match6의 컬럼 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dir, out_dir, inc_angle, out_angle, inc_edge, out_edge, node_id\n", + " \n", + " 사용된 데이터 : \n", + " (1) inter_node\n", + " - 교차로번호와 노드id를 매칭시키는 테이블.\n", + " - parent/child 정보도 포함되어 있음\n", + " - 컬럼 : inter_no, node_id, inter_type\n", + " (2) uturn (유턴정보)\n", + " - 컬럼 : parent_id, child_id, direction, condition, inc_edge, out_edge\n", + " - parent_id, child_id : 주교차로id, 유턴교차로id\n", + " - direction : 주교차로에 대한 유턴노드의 상대적인 위치(방향)\n", + " - condition : 좌회전시, 직진시, 직좌시, 보행신호시 중 하나\n", + " - inc_edge, out_edge : 유턴에 대한 진입진출엣지\n", + " (3) coord (연동교차로정보)\n", + " - 컬럼 : parent_id, child_id, phase_no, ring_type, inc_edge, out_edge\n", + " - parent_id, child_id : 주교차로id, 연동교차로id\n", + " - 나머지 컬럼 : 각 (현시, 링)별 진입진출엣지\n", + "\n", + " 설명 :\n", + " - match5는 주교차로에 대해서만 진입엣지id, 진출엣지id, 노드id를 추가했었음.\n", + " 여기에서 uturn, coord를 사용해서 부교차로들(유턴교차로, 연동교차로)에 대해서도 해당 값들을 부여함.\n", + " 유턴교차로 :\n", + " - directions를 정북기준 시계방향의 8방위로 정함.\n", + " - 이를 통해 진입방향이 주어진 경우에 좌회전, 직진, 보행 등에 대한 (진입방향, 진출방향)을 얻어낼 수 있음.\n", + " - 예) 진입방향(direction)이 '북'일 때, \n", + " - 직진 : (북, 남)\n", + " * 남 : directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " - 좌회전 : (북, 동)\n", + " * 동 : directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " - 보행 : (서, 동)\n", + " * 서 : directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " - uturn의 각 행을 순회하면서 아래 과정을 반복함\n", + " - match5에서 parent_id에 해당하는 행들을 가져옴(cmatch).\n", + " - condition 별로 진입방향, 진출방향A, 진출방향B 정함.\n", + " - 상술한 directions를 활용하여 정함.\n", + " - (진입방향, 진출방향A, 진출방향B)을 고려하여 (현시, 링) 별로 진입엣지id, 진출엣지id를 정함.\n", + " - ex) cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " - 순회하면서 만든 cmatch를 cmatchs라는 리스트에 저장함.\n", + "\n", + " 연동교차로 :\n", + " - 연동교차로의 경우 coord에 (현시, 링)별 진입엣지ID, 진출엣지ID가 명시되어 있음.\n", + " - 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle'와 같은 열들은 np.nan을 지정해놓음.\n", + " - 이 열들은, 사실상 다음 스텝부터는 사용되지 않는 열들이기 때문에 np.nan으로 지정해놓아도 문제없음.\n", + "\n", + " match6 :\n", + " - 이렇게 얻은 match5, cmatchs, coord를 모두 pd.concat하여 match6을 얻어냄.\n", + " '''\n", "\n", - "# timetable\n", - "timetable = plan[['start_hour', 'start_minute']].drop_duplicates()\n", - "timetable['start_seconds'] = midnight + timetable['start_hour'] * 3600 + timetable['start_minute'] * 60\n", - "timetable" + " inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + " node2inter = dict(zip(inter_node['node_id'], inter_node['inter_no']))\n", + "\n", + " uturn = pd.read_csv('../../Data/tables/child_uturn.csv')\n", + " coord = pd.read_csv('../../Data/tables/child_coord.csv')\n", + " child_ids = inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique()\n", + " ch2pa = {} # child to parent\n", + " for child_id in child_ids:\n", + " parent_no = inter_node[inter_node.node_id==child_id].inter_no.iloc[0]\n", + " sub_inter_node = inter_node[inter_node.inter_no==parent_no]\n", + " ch2pa[child_id] = sub_inter_node[sub_inter_node.inter_type=='parent'].iloc[0].node_id\n", + " directions = ['북', '북동', '동', '남동', '남', '남서', '서', '북서'] # 정북기준 시계방향으로 8방향\n", + "\n", + " # 각 uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + " cmatches = []\n", + " for _, row in uturn.iterrows():\n", + " child_id = row.child_id\n", + " parent_id = row.parent_id\n", + " direction = row.direction\n", + " condition = row.condition\n", + " inc_edge_id = row.inc_edge\n", + " out_edge_id = row.out_edge\n", + " # match5에서 parent_id에 해당하는 행들을 가져옴\n", + " cmatch = match5.copy()[match5.node_id==parent_id] # match dataframe for a child node\n", + " cmatch = cmatch.sort_values(by=['phase_no', 'ring_type']).reset_index(drop=True)\n", + " cmatch['node_id'] = child_id\n", + " cmatch[['inc_edge', 'out_edge']] = np.nan\n", + "\n", + " # condition 별로 inc_dire, out_dire_A, out_dire_B를 정함\n", + " ind = directions.index(direction)\n", + " if condition == \"좌회전시\":\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직진시\":\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"직좌시\":\n", + " inc_dire = direction\n", + " out_dire_A = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind + 4) % len(directions)]\n", + " elif condition == \"보행신호시\":\n", + " inc_dire = directions[(ind + 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_A = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + " out_dire_B = directions[(ind - 2) % len(directions)]\n", + "\n", + " # (inc_dire, out_dire_A, out_dire_B) 별로 inc_edge_id, out_edge_id를 정함\n", + " if condition == '직좌시':\n", + " ap = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A)].phase_no.iloc[0]\n", + " bp = cmatch[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B)].phase_no.iloc[0]\n", + " # 직진과 좌회전이 같은 현시에 있는 경우에만 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " if ap == bp:\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " elif condition == '보행신호시':\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 이동류번호가 17(보행신호)이면서 유턴노드방향으로 가는 신호가 없으면 (inc_edge_id, out_edge_id)를 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.move_no==17) & (cmatch.out_dir!=direction), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " else: # '직진시', '좌회전시'\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), ['inc_edge', 'out_edge']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 유턴신호의 이동류번호를 19로 부여한다.\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_A), 'move_no'] = 19\n", + " cmatch.loc[(cmatch.inc_dir==inc_dire) & (cmatch.out_dir==out_dire_B), 'move_no'] = 19\n", + " cmatches.append(cmatch)\n", + "\n", + " # 각 coordination node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + " coord['inter_no'] = coord['parent_id'].map(node2inter)\n", + " coord = coord.rename(columns={'child_id':'node_id'})\n", + " coord[['inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle']] = np.nan\n", + " coord['move_no'] = 20\n", + " coord = coord[['inter_no', 'phase_no', 'ring_type', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_angle','out_angle', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + " \n", + " # display(coord)\n", + " cmatches = pd.concat(cmatches)\n", + " match6 = pd.concat([match5, cmatches, coord]).drop_duplicates().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'phase_no', 'ring_type'])\n", + " # with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", + " match6.to_csv('../../Data/tables/matching/match6.csv')\n", + " return match6" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 11, + "execution_count": 8, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ - "def make_rhistory(m:int):\n", - " '''\n", - " input : m\n", - " - m ranges from 0 to 287, but 0 makes an error where 288 = 86400//300\n", - " - present_time = fmins[m] : 현재시점\n", - " + fmins[m-2] : 시뮬레이션 시작시점\n", - " + fmins[m-1] : 시뮬레이션 종료시점\n", - " output : rhistory\n", - " - recent history\n", - " - 현재시각(present_time) 이전 1시간 동안의 신호이력에 대하여 결측치 및 이상치를 처리한 결과\n", - " - 교차로번호(inter_no), 종료유닉스(end_unix), 현시시간(dur_Aj, dur_Bj), 주기(cycle), 옵셋(offset)\n", + "def make_matching(match6):\n", " '''\n", - " fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", - " present_time = fmins[m] # 현재시점\n", - " print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", - "\n", - " Rhists = [] # Recent history (1시간 이내)\n", - " for inter_no in history.inter_no.unique():\n", - " # - 5분마다 신호이력 데이터 수집해서 통합테이블 생성할때\n", - " # 1. 조회시점의 유닉스 타임을 기준으로 신호이력의 유닉스 타임이 1시간 이내인(Rhist) 데이터 수집\n", - " rhistory = history.copy() # recent history\n", - " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", - " hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600))\n", - " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no == inter_no] # 특정한 inter_no\n", - " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", - " new_rows = []\n", - " # 1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 end_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단\n", - " for n in range(len(rhist) - 1):\n", - " curr_unix = rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", - " next_unix = rhist.iloc[n+1].end_unix # next end_unix\n", - " cycle = rhist.iloc[n].cycle\n", - " if next_unix - curr_unix >= 2 * cycle:\n", - " # 현재 unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", - " #(다음 unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", - " while next_unix - curr_unix > cycle:\n", - " curr_unix += cycle\n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", - " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute'], axis=1)\n", - " prow['end_unix'] = curr_unix\n", - " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", - " new_rows.append(prow)\n", - " rhist = pd.concat([rhist] + new_rows).sort_values(['end_unix'])\n", - " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", - "\n", - " # 1-2. 이상치 처리 : 기준유닉스로부터의 시간차이와 현시시간합이 11 이상 차이나면 이상치가 발생했다고 판단\n", - " Rhist = rhist.copy() # recent history 1704393231\n", - " Rhist = Rhist[(Rhist.end_unix >= present_time - 3600)] # Recent history (1시간 이내)\n", - " Rhist = Rhist.reset_index(drop=True)\n", - " Rhist['D_n'] = 0\n", - " Rhist['S_n'] = 0\n", - " for n in range(len(Rhist)):\n", - " curr_unix = Rhist.iloc[n].end_unix # current end_unix\n", - " cycle = Rhist.iloc[n].cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " Rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = [D_n, S_n]\n", - " n = 1\n", - " while n < len(Rhist):\n", - " prev_unix = Rhist[Rhist.index==n-1]['end_unix'].iloc[0] # previous end_unix\n", - " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " # 비율이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", - " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n <= 0.5):\n", - " Rhist = Rhist.drop(index=n)\n", - " n += 1\n", - " # 행삭제에 따른 curr_unix, D_n, S_n 등 재정의\n", - " if not Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].empty: # 마지막 행을 삭제하여 뒤의 행이 없을 때를 대비\n", - " curr_unix = Rhist[Rhist.index==n]['end_unix'].iloc[0] # current end_unix\n", - " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle\n", - " ghour_lt_curr_unix = hours[hours < curr_unix].max() # the greatest hour less than curr_unix\n", - " end_unixes = rhist.end_unix.unique()\n", - " end_unixes_lt_ghour = np.sort(end_unixes[end_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # end unixes less than ghour_lt_end_unix\n", - " base_unix = end_unixes_lt_ghour[-5] # 기준유닉스 : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 end_unix\n", - " # D_n : 시간차이\n", - " D_n = curr_unix - base_unix\n", - " # S_n : 현시시간합\n", - " ddurations = rhist[(rhist.end_unix > base_unix) & (rhist.end_unix <= curr_unix)][[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", - " S_n = ddurations.values.sum() // 2\n", - " # 비율이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", - " if (abs(D_n - S_n) > 10) & (R_n > 0.5):\n", - " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", - " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", - " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)].copy().reset_index(drop=True).iloc[0] # planned row\n", - " adjusted_dur = prow[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", - " # 조정된 현시시간을 정수로 바꿈\n", - " int_parts = adjusted_dur.apply(lambda x: int(x))\n", - " frac_parts = adjusted_dur - int_parts\n", - " difference = int(round(adjusted_dur.sum())) - int_parts.sum()\n", - " # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", - " for _ in range(difference):\n", - " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", - " int_parts[max_frac_index] += 1\n", - " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", - " Rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", - " Rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum() // 2\n", - " n += 1\n", - " Rhist = Rhist.drop(columns=['offset', 'D_n', 'S_n'])\n", - " Rhists.append(Rhist)\n", - " Rhists = pd.concat(Rhists)\n", - " Rhists = Rhists.sort_values(by=['end_unix', 'inter_no']).reset_index(drop=True)\n", - " return Rhists" + " 이동류 매칭 : 각 교차로에 대하여, 가능한 모든 이동류 (1~18, 21)에 대한 진입·진출엣지ID를 지정한다.\n", + " 모든 이동류에 대해 지정하므로, 시차제시 이전과 다른 이동류가 등장하더라도 항상 진입·진출 엣지 ID를 지정할 수 있다. \n", + " - matching의 컬럼 : inter_no, move_no, inc_dir, out_dir, inc_edge, out_edge, node_id\n", + " \n", + " 설명 : \n", + " - 필요한 리스트, 딕셔너리 등을 정의\n", + " (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 [리스트]\n", + " (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions) [딕셔너리]\n", + " (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id) [딕셔너리]\n", + " (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id) [딕셔너리]\n", + " (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows) [딕셔너리]\n", + " - matching은 빈 리스트로 지정.\n", + " - 모든 노드id에 대하여 다음 과정을 반복\n", + " - 해당 노드id에 대한 모든 가능한 (진입방향, 진출방향)에 대하여 다음 과정을 반복\n", + " - (노드id, 진입방향)으로부터 진입엣지id를 얻어냄. 마찬가지로 진출엣지id도 얻어냄\n", + " - 얻어낸 정보를 바탕으로 한 행(new_row)을 만들고 이것을 matching에 append\n", + " '''\n", + "\n", + " match7 = match6.copy()\n", + " match7 = match7[['inter_no', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\n", + " inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + " nema = pd.read_csv('../../Data/tables/nema.csv', encoding='cp949')\n", + "\n", + " parent_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='parent'].node_id.unique())\n", + " child_ids = sorted(inter_node[inter_node.inter_type=='child'].node_id.unique())\n", + "\n", + " # (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 \n", + " flows = nema.dropna().apply(lambda row: (row['inc_dir'], row['out_dir']), axis=1).tolist()\n", + " # (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions)\n", + " pdires = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " dires = match7[match7.node_id == node_id][['inc_dir','out_dir']].values.flatten()\n", + " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", + " pdires[node_id] = dires\n", + " # (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", + " inc2id = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " for inc_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.inc_dir==inc_dir)]\n", + " inc2id[(node_id, inc_dir)] = df.inc_edge.iloc[0]\n", + " # (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id)\n", + " out2id = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " for out_dir in pdires[node_id]:\n", + " df = match7[(match7.node_id==node_id) & (match7.out_dir==out_dir)]\n", + " out2id[(node_id, out_dir)] = df.out_edge.iloc[0]\n", + " # (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", + " pflow = {}\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " pflow[node_id] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[node_id])]\n", + " # (6) 가능한 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", + " node2inter = dict(zip(match7['node_id'], match7['inter_no']))\n", + " dires_right = ['북', '서', '남', '동', '북'] # ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", + " matching = []\n", + " for node_id in parent_ids:\n", + " inter_no = node2inter[node_id]\n", + " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", + " for (inc_dir, out_dir) in pflow[node_id]:\n", + " move_no = nema[(nema.inc_dir==inc_dir) & (nema.out_dir==out_dir)].move_no.iloc[0]\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 보행신호(17), 전적색(18)\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * 2, 'move_no':[17, 18],\n", + " 'inc_dir':[None]*2, 'out_dir':[None]*2,\n", + " 'inc_edge':[None]*2, 'out_edge':[None]*2, 'node_id':[node_id]*2})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " # 신호우회전(21)\n", + " for d in range(len(dires_right)-1):\n", + " inc_dir = dires_right[d]\n", + " out_dir = dires_right[d+1]\n", + " if {inc_dir, out_dir}.issubset(pdires[node_id]):\n", + " inc_edge = inc2id[(node_id, inc_dir)]\n", + " out_edge = out2id[(node_id, out_dir)]\n", + " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[21],\n", + " 'inc_dir':[inc_dir], 'out_dir':[out_dir],\n", + " 'inc_edge':[inc_edge], 'out_edge':[out_edge], 'node_id':[node_id]})\n", + " matching.append(new_row)\n", + " matching.append(match7[match7.node_id.isin(child_ids)])\n", + " matching = pd.concat(matching)\n", + " matching = matching.dropna().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", + " matching['move_no'] = matching['move_no'].astype(int)\n", + " matching.to_csv('../../Data/tables/matching/matching.csv')\n", + " return matching" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 30, + "execution_count": 9, "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "2024-01-05 08:20:00\n" - ] - }, - { - "data": { - "text/html": [ - "
\n", - "\n", - "\n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - "
inter_noend_unixdura_A1dura_A2dura_A3dura_A4dura_A5dura_A6dura_A7dura_A8dura_B1dura_B2dura_B3dura_B4dura_B5dura_B6dura_B7dura_B8cycle
0201170440682030361858180003036185818000160
11771704406830402571340000402571340000170
22101704406850433965230000245865230000170
31751704406870404255330000404229590000170
417617044069103793400000037934000000170
............................................................
1461751704410269404255330000404229590000170
14717617044103103793400000037934000000170
1481781704410310383942410000383962210000160
14920217044103204611400000046114000000160
150201170441034030361858180003036185818000160
\n", - "

151 rows × 19 columns

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" - ], - "text/plain": [ - " inter_no end_unix dura_A1 dura_A2 dura_A3 dura_A4 dura_A5 \\\n", - "0 201 1704406820 30 36 18 58 18 \n", - "1 177 1704406830 40 25 71 34 0 \n", - "2 210 1704406850 43 39 65 23 0 \n", - "3 175 1704406870 40 42 55 33 0 \n", - "4 176 1704406910 37 93 40 0 0 \n", - ".. ... ... ... ... ... ... ... \n", - "146 175 1704410269 40 42 55 33 0 \n", - "147 176 1704410310 37 93 40 0 0 \n", - "148 178 1704410310 38 39 42 41 0 \n", - "149 202 1704410320 46 114 0 0 0 \n", - "150 201 1704410340 30 36 18 58 18 \n", - "\n", - " dura_A6 dura_A7 dura_A8 dura_B1 dura_B2 dura_B3 dura_B4 dura_B5 \\\n", - "0 0 0 0 30 36 18 58 18 \n", - "1 0 0 0 40 25 71 34 0 \n", - "2 0 0 0 24 58 65 23 0 \n", - "3 0 0 0 40 42 29 59 0 \n", - "4 0 0 0 37 93 40 0 0 \n", - ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", - "146 0 0 0 40 42 29 59 0 \n", - "147 0 0 0 37 93 40 0 0 \n", - "148 0 0 0 38 39 62 21 0 \n", - "149 0 0 0 46 114 0 0 0 \n", - "150 0 0 0 30 36 18 58 18 \n", - "\n", - " dura_B6 dura_B7 dura_B8 cycle \n", - "0 0 0 0 160 \n", - "1 0 0 0 170 \n", - "2 0 0 0 170 \n", - "3 0 0 0 170 \n", - "4 0 0 0 170 \n", - ".. ... ... ... ... \n", - "146 0 0 0 170 \n", - "147 0 0 0 170 \n", - "148 0 0 0 160 \n", - "149 0 0 0 160 \n", - "150 0 0 0 160 \n", - "\n", - "[151 rows x 19 columns]" - ] - }, - "execution_count": 30, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], + "outputs": [], + "source": [ + "def matching_main():\n", + " match1 = pd.read_csv('../../Data/tables/moves/match1.csv', index_col=0)\n", + " match2 = make_match2(match1)\n", + " match3 = make_match3(match2)\n", + " match4 = make_match4(match3)\n", + " match5 = make_match5(match4)\n", + " match6 = make_match6(match5)\n", + " matching = make_matching(match6)\n", + " return matching\n", + "matching = matching_main()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# B. 5초 간격으로 이동류번호 수집" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 5초 단위로 이동류번호 저장 및 신호이력에서 유닉스시각 가져와서 표시, 한시간동안의 데이터만 보관\n", + "midnight = int(datetime(2024, 1, 5, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "next_day = int(datetime(2024, 1, 6, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "fsecs = range(midnight, next_day, 5) # fsecs : unix time by Five SECondS\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def save_movement():\n", + " # time2move = dict(zip(fsecs,moves)) # move : 어느 순간의 이동류정보\n", + " history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)\n", + "\n", + " time2movement = {} # movement : 어느 순간의, 그 순간으로부터 한시간 동안의 (교차로번호 + 현시별이동류번호 + 시작시간)\n", + " # - 아래 절차를 5초마다 반복\n", + " for fsec in tqdm(fsecs): # fsec : unix time by Five SECond\n", + " # 1. 상태 테이블 조회해서 전체 데이터중 필요데이터(교차로번호, A링 현시번호, A링 이동류번호, B링 현시번호, B링 이동류번호)만 수집 : A\n", + " # move = time2move[fsec]\n", + " move = pd.read_csv(f'../../Data/tables/moves/move_{fsec}.csv', index_col=0)\n", + " # 2. 이력 테이블 조회해서 교차로별로 유닉스시간 최대인 데이터(교차로변호, 종료유닉스타임)만 수집 : B\n", + " recent_histories = [group.iloc[-1:] for _, group in history[history['end_unix'] < fsec].groupby('inter_no')] # 교차로별로 유닉스시간이 최대인 행들\n", + " if not recent_histories:\n", + " rhistory = pd.DataFrame({'inter_no':[], 'end_unix':[]}) # recent history\n", + " else:\n", + " rhistory = pd.concat(recent_histories)\n", + " recent_unix = rhistory[['inter_no', 'end_unix']]\n", + " # 3. 상태 테이블 조회정보(A)와 이력 테이블 조회정보(B) 조인(키값 : 교차로번호) : C\n", + " move = pd.merge(move, recent_unix, how='left', on='inter_no')\n", + " move['end_unix'] = move['end_unix'].fillna(0).astype(int)\n", + " move = move.drop_duplicates()\n", + " # 4. C데이터 프레임에 신규 컬럼(시작 유닉스타임) 생성 후 종료유닉스 타임 값 입력, 종료 유닉스 타임 컬럼 제거\n", + " move = move.rename(columns = {'end_unix':'start_unix'})\n", + " # 5. 이동류 이력정보 READ\n", + " # - CSV 파일로 서버에 저장된 이동류정보를 읽어옴(파일이 없는 경우에는 데이터가 없는 프레임 D 생성)\n", + " try:\n", + " if isinstance(movement, pd.DataFrame): # movement가 존재할 경우 그걸 그대로 씀.\n", + " pass\n", + " else: \n", + " movement = pd.DataFrame()\n", + " except NameError: # movement가 존재하지 않는 경우 생성\n", + " movement = pd.DataFrame()\n", + " # 6. 이동류 이력정보 데이터테이블(D)에 C데이터 add\n", + " movement = pd.concat([movement, move])\n", + " # 7. D데이터 프레임에서 중복데이터 제거(교차로번호, 시작 유닉스타임, A링 현시번호, B링 현시번호 같은 행은 제거)\n", + " movement = movement.drop_duplicates(['inter_no','phas_A','phas_B','start_unix'])\n", + " # 8. D데이터 보관 시간 기준시간을 시작 유닉스 타임의 최대값 - 3600을 값으로 산출하고, 보관 시간 기준시간보다 작은 시작 유닉스 타임을 가진 행은 모두 제거(1시간 데이터만 보관)\n", + " movement = movement[movement.start_unix > fsec - 3600]\n", + " movement = movement.sort_values(by=['start_unix','inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " time2movement[fsec] = movement\n", + " movement.to_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{fsec}.csv')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# C. 5분 간격으로 신호이력 수집 및 통합테이블 생성" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "midnight = int(datetime(2024, 1, 5, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "next_day = int(datetime(2024, 1, 6, 0, 0, 0).timestamp())\n", + "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], "source": [ - "Rhists = make_rhistory(100)\n", - "Rhists" + "def make_splits(plan):\n", + " # split, isplit : A,B 분리 혹은 통합시 사용될 수 있는 딕셔너리 \n", + " splits = {} # splits maps (inter_no, start_hour, start_minute) to split \n", + " for i, row in plan.iterrows():\n", + " inter_no = row.inter_no\n", + " start_hour = row.start_hour\n", + " start_minute = row.start_minute\n", + " cycle = row.cycle\n", + " cums_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " cums_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]].cumsum()\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)] = {} # split maps (phas_A, phas_B) to k\n", + " k = 0\n", + " for t in range(cycle):\n", + " new_phas_A = len(cums_A[cums_A < t]) + 1\n", + " new_phas_B = len(cums_B[cums_B < t]) + 1\n", + " if k == 0 or ((new_phas_A, new_phas_B) != (phas_A, phas_B)):\n", + " k += 1\n", + " phas_A = new_phas_A\n", + " phas_B = new_phas_B\n", + " splits[(inter_no, start_hour, start_minute)][(phas_A, phas_B)] = k\n", + "\n", + " isplits = {} # the inverse of splits\n", + " for i in splits:\n", + " isplits[i] = {splits[i][k]:k for k in splits[i]} # isplit maps k to (phas_A, phas_B)\n", + " return splits, isplits\n", + "\n", + "def make_timetable(plan):\n", + " # timetable\n", + " timetable = plan[['start_hour', 'start_minute']].drop_duplicates()\n", + " timetable['start_seconds'] = midnight + timetable['start_hour'] * 3600 + timetable['start_minute'] * 60\n", + " return timetable\n", + "\n", + "# inter2node\n", + "inter_node = pd.read_csv('../../Data/tables/inter_node.csv', index_col=0)\n", + "inter2node = dict(zip(inter_node['inter_no'], inter_node['node_id']))" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 12, + "execution_count": 14, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ - "def make_histid(m):\n", - " fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", - " present_time = fmins[m]\n", - " rhistory = make_rhistory(m)\n", + "def make_rhists(present_time, timetable, plan, history):\n", + " # 1. 조회시점의 유닉스 타임 이전의 신호이력 수집\n", + " rhistory = history.copy() # recent history\n", + " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time)]\n", " # 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", " # - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", " for i, row in rhistory.iterrows():\n", - " # 이전 유닉스 존재하지 않음 => 현시시간 합의 차\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 => 이전 유닉스\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 => 현시시간 합의 차\n", " inter_no = row.inter_no\n", " end_unix = row.end_unix\n", " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", + " # 이전 유닉스 존재하지 않음 : 현시시간 합의 차\n", " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", - " if abs(pre_unix - start_unix) < 10: # abs < 10\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 : 이전 유닉스\n", + " if abs(pre_unix - start_unix) < 10:\n", " start_unix = pre_unix\n", - " else: # abs >= 10\n", + " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 : 현시시간 합의 차\n", + " else:\n", " pass\n", - " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix\n", + " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix \n", " rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", " rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", - " # # with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", - " # # display(rhistory)\n", + " rhistory[['inter_no', 'start_unix', 'cycle']][rhistory.inter_no==175]\n", " rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", "\n", + " # 2-1. 참값 판단 프로세스\n", + " hours = np.array(range(midnight, next_day + 1, 3600)) # 정각에 해당하는 시각들 목록\n", + "\n", + " def calculate_DS(rhist, curr_unix):\n", + " ghour_lt_curr_unix = hours[hours <= curr_unix].max() # the greatest hour less than (or equal to) curr_unix\n", + " start_unixes = rhist.start_unix.unique()\n", + " start_unixes_lt_ghour = np.sort(start_unixes[start_unixes < ghour_lt_curr_unix]) # start unixes less than ghour_lt_curr_unix\n", + " # 기준유닉스(base_unix) : curr_unix보다 작은 hour 중에서 가장 큰 값으로부터 다섯 번째로 작은 start_unix\n", + " if list(start_unixes_lt_ghour):\n", + " base_unix = start_unixes_lt_ghour[-5]\n", + " # start_unixes_lt_ghour가 비었을 경우에는 맨 앞 start_unix로 base_unix를 지정\n", + " else:\n", + " base_unix = rhist.start_unix.min()\n", + " D_n = curr_unix - base_unix\n", + " S_n_durs = rhist[(rhist.start_unix > base_unix) & (rhist.start_unix <= curr_unix)] \\\n", + " [[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]]\n", + " S_n = S_n_durs.values.sum() // 2\n", + " return D_n, S_n\n", + "\n", + " rhists = []\n", + " for inter_no in sorted(rhistory.inter_no.unique()):\n", + " rhist = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==inter_no]\n", + " rhist = rhist.drop_duplicates(subset=['start_unix']).reset_index(drop=True)\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 정의\n", + " rhist['D_n'] = 0 # D_n : 시간차이\n", + " rhist['S_n'] = 0 # S_n : 현시시간합\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + "\n", + " # 이전시각, 현재시각\n", + " prev_unix = rhist.loc[0, 'start_unix'] # previous start_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[1, 'start_unix'] # current start_unix\n", + "\n", + " # rhist의 마지막 행에 도달할 때까지 반복\n", + " while True:\n", + " n = rhist[rhist.start_unix==curr_unix].index[0]\n", + " cycle = rhist.loc[n, 'cycle']\n", + " D_n = rhist.loc[n, 'D_n']\n", + " S_n = rhist.loc[n, 'S_n']\n", + " # 참값인 경우\n", + " if (abs(D_n - S_n) <= 5):\n", + " pass\n", + " # 참값이 아닌 경우\n", + " else:\n", + " # 2-1-1. 결측치 처리 : 인접한 두 start_unix의 차이가 계획된 주기의 두 배보다 크면 결측이 일어났다고 판단, 신호계획의 현시시간으로 \"대체\"\n", + " if curr_unix - prev_unix >= 2 * cycle:\n", + " # prev_unix를 계획된 주기만큼 늘려가면서 한 행씩 채워나간다.\n", + " # (curr_unix와의 차이가 계획된 주기보다 작거나 같아질 때까지)\n", + " new_rows = []\n", + " while curr_unix - prev_unix > cycle:\n", + " prev_unix += cycle\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= prev_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan.copy()[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # prow에서 필요한 부분을 rhist에 추가\n", + " prow['start_unix'] = prev_unix\n", + " prow = prow.drop(['start_hour', 'start_minute', 'offset'], axis=1)\n", + " cycle = prow.iloc[0].cycle\n", + " rhist = pd.concat([rhist, prow])\n", + " rhist = rhist.sort_values(by='start_unix').reset_index(drop=True)\n", + " n += 1\n", + "\n", + " # 2-1-2. 이상치 처리 : 비율에 따라 해당 행을 \"삭제\"(R_n <= 0.5) 또는 \"조정\"(R_n > 0.5)한다\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + " # R_n이 0.5보다 작거나 같으면 해당 행을 삭제\n", + " if R_n <= 0.5:\n", + " rhist = rhist.drop(index=n).reset_index(drop=True)\n", + " # 행삭제에 따른 curr_unix, R_n 재정의\n", + " curr_unix = rhist.loc[n, 'start_unix']\n", + " R_n = (curr_unix - prev_unix) / cycle # R_n : 비율\n", + "\n", + " # R_n이 0.5보다 크면 해당 행 조정 (비율을 유지한 채로 현시시간 대체)\n", + " if R_n > 0.5:\n", + " # 신호 계획(prow) 불러오기\n", + " start_seconds = np.array(timetable.start_seconds)\n", + " idx = (start_seconds <= curr_unix).sum() - 1\n", + " start_hour = timetable.iloc[idx].start_hour\n", + " start_minute = timetable.iloc[idx].start_minute\n", + " prow = plan[(plan.inter_no==inter_no) & (plan.start_hour==start_hour) & (plan.start_minute==start_minute)] # planned row\n", + " # 조정된 현시시간 (prow에 R_n을 곱하고 정수로 바꿈)\n", + " adjusted_dur = prow.copy()[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] * R_n\n", + " int_parts = adjusted_dur.iloc[0].apply(lambda x: int(x))\n", + " frac_parts = adjusted_dur.iloc[0] - int_parts\n", + " difference = round(adjusted_dur.iloc[0].sum()) - int_parts.sum()\n", + " for _ in range(difference): # 소수 부분이 가장 큰 상위 'difference'개의 값에 대해 올림 처리\n", + " max_frac_index = frac_parts.idxmax()\n", + " int_parts[max_frac_index] += 1\n", + " frac_parts[max_frac_index] = 0 # 이미 처리된 항목은 0으로 설정\n", + " # rhist에 조정된 현시시간을 반영\n", + " rhist.loc[n, [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]] = int_parts.values\n", + " rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum().sum() // 2\n", + "\n", + " if n == rhist.index[-1]:\n", + " break\n", + " prev_unix = curr_unix\n", + " curr_unix = rhist.loc[n+1, 'start_unix']\n", + "\n", + " # 생략해도 무방할 코드\n", + " rhist = rhist.reset_index(drop=True)\n", + " rhist = rhist.sort_values(by=['start_unix'])\n", + "\n", + " # D_n 및 S_n 값 재정의\n", + " for n in range(len(rhist)):\n", + " curr_unix = rhist.iloc[n].start_unix # current start_unix\n", + " rhist.loc[n, ['D_n', 'S_n']] = calculate_DS(rhist, curr_unix)\n", + " rhists.append(rhist)\n", + " rhists = pd.concat(rhists).sort_values(by=['start_unix','inter_no'])\n", + " rhists = rhists[rhists.start_unix >= present_time - 3600]\n", + " rhists = rhists.drop(columns=['D_n', 'S_n'])\n", + " return rhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_hrhists(rhists, isplits, timetable):\n", " # 계층화된 형태로 변환\n", - " hrhistory = [] # hierarchied recent history\n", - " for i, row in rhistory.iterrows():\n", + " hrhists = [] # hierarchied recent history\n", + " for i, row in rhists.iterrows():\n", " inter_no = row.inter_no\n", " start_unix = row.start_unix\n", "\n", @@ -8023,15 +796,66 @@ " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", - " hrhistory.append(new_rows)\n", - " hrhistory = pd.concat(hrhistory)\n", - " hrhistory = hrhistory.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + " hrhists.append(new_rows)\n", + " hrhists = pd.concat(hrhists)\n", + " hrhists = hrhists.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", + " return hrhists" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_movements():\n", + " movements_path = '../../Data/tables/movements/'\n", + " movements_list = [pd.read_csv(movements_path + file, index_col=0) for file in tqdm(os.listdir(movements_path))]\n", + " movements = pd.concat(movements_list)\n", + " movements = movements.drop(columns=['start_unix'])\n", + " movements = movements.drop_duplicates()\n", + " movements = movements.sort_values(by=['inter_no', 'phas_A', 'phas_B'])\n", + " movements = movements.reset_index(drop=True)\n", + " movements.to_csv(movements_path + 'movements.csv')\n", + " return movements" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def update_movement(hrhists, movement, movements):\n", + " # 중복을 제거하고 (inter_no, start_unix) 쌍을 만듭니다.\n", + " hrhists_inter_unix = set(hrhists[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", + " movement_inter_unix = set(movement[['inter_no', 'start_unix']].drop_duplicates().itertuples(index=False, name=None))\n", "\n", - " # 5초단위로 수집한 이동류정보(time2movement[present_time])와 최근 1시간 신호이력(hrhistory)을 병합\n", - " movedur = pd.merge(time2movement[present_time], hrhistory, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", - " movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", - " movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + " # hrhists에는 있지만 movement에는 없는 (inter_no, start_unix) 쌍을 찾습니다.\n", + " missing_in_movement = hrhists_inter_unix - movement_inter_unix\n", "\n", + " # 새로운 행들을 생성합니다.\n", + " new_rows = []\n", + " for inter_no, start_unix in missing_in_movement:\n", + " # movements에서 해당 inter_no의 데이터를 찾습니다.\n", + " new_row = movements[movements['inter_no'] == inter_no].copy()\n", + " # start_unix 값을 설정합니다.\n", + " new_row['start_unix'] = start_unix\n", + " new_rows.append(new_row)\n", + "\n", + " # 새로운 데이터프레임을 생성하고 기존 movement 데이터프레임과 합칩니다.\n", + " new_movement = pd.concat(new_rows, ignore_index=True)\n", + " movement_updated = pd.concat([movement, new_movement], ignore_index=True)\n", + " return movement_updated" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def make_histid(present_time, movedur):\n", " # 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", " for i, row in movedur.iterrows():\n", " inter_no = row.inter_no\n", @@ -8064,168 +888,328 @@ " histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", " histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", " histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", - " # 시뮬레이션 시작시각 : 현재시각 - 600\n", - " # 시뮬레이션 종료시각 : 현재시각 - 300\n", - " # 현재시각 : present_time, PT\n", - " # PT-900 ... PT-600 ... PT-300 ... PT\n", " return histid" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "m = 120\n", - "fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", - "present_time = fmins[m]\n", - "rhistory = make_rhistory(m)\n", - "# 2. 시작 유닉스 타임컬럼 생성 후 종류 유닉스 타임에서 현시별 현시기간 컬럼의 합을 뺀 값으로 입력\n", - "# - 현시시간의 합을 뺀 시간의 +- 10초 이내에 이전 주기정보가 존재하면 그 유닉스 시간을 시작 유닉스시간 값으로 하고, 존재하지 않으면 현시시간의 합을 뺀 유닉스 시간을 시작 유닉스 시간으로 지정\n", - "for i, row in rhistory.iterrows():\n", - " # 이전 유닉스 존재하지 않음 => 현시시간 합의 차\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs < 10 => 이전 유닉스\n", - " # 이전 유닉스 존재, abs >=10 => 현시시간 합의 차\n", - " inter_no = row.inter_no\n", - " end_unix = row.end_unix\n", - " elapsed_time = row[[f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)]].sum() // 2 # 현시시간 합\n", - " start_unix = end_unix - elapsed_time\n", - " pre_rows = history[:i] # previous rows\n", - " if inter_no in pre_rows.inter_no.unique(): # 이전 유닉스 존재\n", - " pre_unix = pre_rows[pre_rows.inter_no == inter_no]['end_unix'].iloc[-1] # previous unix time\n", - " if abs(pre_unix - start_unix) < 10: # abs < 10\n", - " start_unix = pre_unix\n", - " else: # abs >= 10\n", - " pass\n", - " rhistory.loc[i, 'start_unix'] = start_unix\n", - "rhistory[rhistory.isna()] = 0\n", - "rhistory['start_unix'] = rhistory['start_unix'].astype(int)\n", - "# # with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", - "# # display(rhistory)\n", - "rhistory = rhistory[['inter_no', 'start_unix'] + [f'dura_{alph}{j}' for alph in ['A', 'B'] for j in range(1,9)] + ['cycle']]\n", - "\n", - "# rhistoryy = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==175]\n", - "# rhistoryy['diff'] = rhistoryy['start_unix'].diff()\n", - "\n", - "# 계층화된 형태로 변환\n", - "hrhistory = [] # hierarchied recent history\n", - "for i, row in rhistory.iterrows():\n", - " inter_no = row.inter_no\n", - " start_unix = row.start_unix\n", - "\n", - " ind = (timetable['start_seconds'] <= row.start_unix).sum() - 1\n", - " start_hour = timetable.iloc[ind].start_hour\n", - " start_minute = timetable.iloc[ind].start_minute\n", - " isplit = isplits[(inter_no, start_hour, start_minute)]\n", - " phas_As = [isplit[j][0] for j in isplit.keys()]\n", - " phas_Bs = [isplit[j][1] for j in isplit.keys()]\n", - " durs_A = row[[f'dura_A{j}' for j in range(1,9)]]\n", - " durs_B = row[[f'dura_B{j}' for j in range(1,9)]]\n", - " durations = []\n", - " for j in range(1, len(isplit)+1):\n", - " ja = isplit[j][0]\n", - " jb = isplit[j][1]\n", - " if ja == jb:\n", - " durations.append(min(durs_A[ja-1], durs_B[jb-1]))\n", - " else:\n", - " durations.append(abs(durs_A[ja-1] - durs_B[ja-1]))\n", - " new_rows = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * len(durations), 'start_unix':[start_unix] * len(durations),\n", - " 'phas_A':phas_As, 'phas_B':phas_Bs, 'duration':durations})\n", - " hrhistory.append(new_rows)\n", - "hrhistory = pd.concat(hrhistory)\n", - "hrhistory = hrhistory.sort_values(by = ['start_unix', 'inter_no', 'phas_A', 'phas_B']).reset_index(drop=True)\n", - "\n", - "hrhistoryy = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==175]\n", - "hrhistoryy['diff'] = hrhistoryy['start_unix'].diff()\n", - "\n", - "# display(hrhistoryy[:60])" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "for inter_no in sorted(plan.inter_no.unique()):\n", - " print(inter_no)\n", - " movement = time2movement[present_time]\n", - " movementt = movement.copy()[movement.inter_no==inter_no]\n", - " hrhistoryy = rhistory.copy()[rhistory.inter_no==inter_no]\n", - " mdts = sorted(movementt.start_unix.unique())\n", - " hdts = sorted(hrhistoryy.start_unix.unique())\n", - " import matplotlib.pyplot as plt\n", - " plt.scatter(mdts, [0]*len(mdts), c='b')\n", - " plt.scatter(hdts, [1]*len(hdts), c='r')\n", - " plt.show()\n", - " # display(movementt)\n", - " # display(hrhistoryy)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 44, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ - "# 5초단위로 수집한 이동류정보(time2movement[present_time])와 최근 1시간 신호이력(hrhistory)을 병합\n", - "movedur = pd.merge(time2movement[present_time], hrhistory, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", - "movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", - "movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", - "\n", - "# 이동류 매칭 테이블에서 진입id, 진출id를 가져와서 붙임.\n", - "for i, row in movedur.iterrows():\n", - " inter_no = row.inter_no\n", - " start_unix = row.start_unix\n", - " # incoming and outgoing edges A\n", - " move_A = row.move_A\n", - " if move_A in [17, 18]:\n", - " inc_edge_A = np.nan\n", - " out_edge_A = np.nan\n", - " else:\n", - " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", - " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", - " out_edge_A = match_A.out_edge\n", - " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'out_edge_A']] = [inc_edge_A, out_edge_A]\n", - " # incoming and outgoing edges B\n", - " move_B = row.move_B\n", - " if move_B in [17, 18]:\n", - " inc_edge_B = np.nan\n", - " out_edge_B = np.nan\n", - " else:\n", - " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", - " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", - " out_edge_B = match_B.out_edge\n", - " movedur.loc[i, ['inc_edge_B', 'out_edge_B']] = [inc_edge_B, out_edge_B]\n", - "\n", - "# 이동류 컬럼 제거\n", - "movedur = movedur.drop(['move_A', 'move_B'], axis=1)\n", - "\n", - "histid = movedur.copy() # history with edge ids (incoming and outgoing edge ids)\n", - "histid['node_id'] = histid['inter_no'].map(inter2node)\n", - "histid = histid[['inter_no', 'node_id', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'duration', 'inc_edge_A', 'out_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_B']]\n", - "histid = histid[histid.start_unix > present_time - 3600]\n", - "# 시뮬레이션 시작시각 : 현재시각 - 600\n", - "# 시뮬레이션 종료시각 : 현재시각 - 300\n", - "# 현재시각 : present_time, PT\n", - "# PT-900 ... PT-600 ... PT-300 ... PT\n", - "\n", - "histidd = histid.copy()[histid.inter_no==175]\n", - "histidd['diff'] = histidd['start_unix'].diff()\n", - "histidd[:60]" + "def histid_main(m):\n", + " '''\n", + " 통합테이블(histid)를 만드는 함수\n", + "\n", + " input : m\n", + " - m ranges from 0 to 287, but 0 makes an error where 288 = 86400//300\n", + " - present_time = fmins[m] : 현재시점\n", + "\n", + " output : histid (통합테이블, HISTory with edge_IDs)\n", + " - 컬럼 : inter_no, node_id, start_unix, phas_A, phas_B, duration, inc_edge_A, out_edge_A, inc_edge_B, out_edge_B\n", + "\n", + " 주요 데이터, 중간산출물 및 결과물 :\n", + " # 데이터\n", + " - history : 신호이력 (inter_no, end_unix, dura_Aj, dura_Bj, cycle, offset)\n", + " - plan : 신호계획 (inter_no, start_hour, start_minute, dura_Aj, dura_Bj cycle, offset)\n", + " # 중간산출물\n", + " - rhists (recent history)\n", + " - history에서 현재 시각 이전의 데이터를 가져옴.\n", + " - end_unix를 start_unix로 변환\n", + " - 참값판단 프로세스(결측·이상치 처리)\n", + " - 컬럼 : inter_no, start_unix, dura_Aj, dura_Bj, cycle\n", + " - hrhists (hierarchized recent history)\n", + " - rhists를 계층화\n", + " - 컬럼 : inter_no, start_unix, phas_A, phas_B, duration\n", + " - movements\n", + " - 각 교차로에 대하여 현시별로 이동류를 정해놓음.\n", + " - join시 사용하기 위함.\n", + " - 한 번 만들어놓고 두고두고 사용함.\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B\n", + " - movement\n", + " - 현재 시점에서의 이동류정보\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B, start_unix\n", + " - movement_updated\n", + " - movement와 hrhists를 join하기 전에, movement에는 없지만 hrhists에는 있는 start_unix에 대한 이동류 정보를 가져와 movement에 붙임\n", + " - 이동류정보는 앞서 정의한 movements에서 가져옴.\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B, start_unix\n", + " - movedur\n", + " - hrhists와 movement_updated를 join\n", + " - 컬럼 : inter_no, phas_A, phas_B, move_A, move_B, start_unix, duration\n", + " # 결과\n", + "\n", + " '''\n", + " midnight = int(datetime(2024, 1, 5, 0, 0, 0).timestamp())\n", + " next_day = int(datetime(2024, 1, 6, 0, 0, 0).timestamp())\n", + " fmins = range(midnight, next_day, 300) # fmins : unix time by Five MINuteS\n", + "\n", + " # 사용할 표준 테이블 목록\n", + " plan = pd.read_csv('../../Data/tables/plan.csv', index_col=0)\n", + " history = pd.read_csv('../../Data/tables/history.csv', index_col=0)\n", + "\n", + " # 참고할 딕셔너리, 데이터프레임 등 목록\n", + " splits, isplits = make_splits(plan)\n", + " timetable = make_timetable(plan)\n", + "\n", + " # 현재시점\n", + " present_time = fmins[m]\n", + " print(datetime.fromtimestamp(present_time))\n", + "\n", + " # rhists, hrhists\n", + " rhists = make_rhists(present_time, timetable, plan, history)\n", + " hrhists = make_hrhists(rhists, isplits, timetable)\n", + "\n", + " # movements, movement, movement_updated\n", + " movements = pd.read_csv('../../data/tables/movements/movements.csv', index_col=0)\n", + " movement = pd.read_csv(f'../../Data/tables/movements/movements_{present_time}.csv', index_col=0)\n", + " movement_updated = update_movement(hrhists, movement, movements)\n", + "\n", + " # movedur\n", + " movedur = pd.merge(movement_updated, hrhists, how='inner', on=['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B']) # movements and durations\n", + " movedur = movedur.sort_values(by=['start_unix', 'inter_no', 'phas_A','phas_B'])\n", + " movedur = movedur[['inter_no', 'start_unix', 'phas_A', 'phas_B', 'move_A', 'move_B', 'duration']]\n", + "\n", + " # histid\n", + " histid = make_histid(present_time, movedur)\n", + "\n", + " \n", + " # hrhists['start_dt'] = hrhists['start_unix'].map(lambda x:datetime.fromtimestamp(x))\n", + "\n", + " return histid" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 18, + "execution_count": 45, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "2024-01-05 08:20:00\n" + "2024-01-05 02:30:00\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
inter_nonode_idstart_unixphas_Aphas_Bdurationinc_edge_Aout_edge_Ainc_edge_Bout_edge_B
0175u0017043858401137-571542797_02571500487_01-571500487_01571542797_02
1175u0017043858402239-571500487_01571545870_01-571542797_02571510153_01
2175u0017043858403325571545870_02571510153_01571545870_02571542797_02
3175u0017043858403430571545870_02571510153_01571510153_02571545870_01
4175u0017043858404429571510153_02571500487_01571510153_02571545870_01
.................................
764201i817043892203317571500617_02571500618_01571500618_02571500617_01
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767202i917043892201139571510152_02-571510152_01571510152_01571510152_01.65
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\n", + "

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+78,206,1704389760,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +67,201,1704389779,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +67,178,1704389780,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +67,202,1704389780,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +59,175,1704389839,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +63,177,1704389850,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +79,206,1704389880,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +63,176,1704389900,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +63,210,1704389910,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +68,178,1704389920,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +68,201,1704389920,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +68,202,1704389920,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +60,175,1704390000,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +64,177,1704390000,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +80,206,1704390000,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +64,176,1704390050,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +69,178,1704390060,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +69,201,1704390060,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +69,202,1704390060,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +64,210,1704390060,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +81,206,1704390120,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +65,177,1704390150,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +61,175,1704390160,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +65,176,1704390200,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +70,201,1704390200,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +70,202,1704390200,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +70,178,1704390201,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +65,210,1704390210,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +82,206,1704390240,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +66,177,1704390300,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +62,175,1704390320,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +71,178,1704390340,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +71,201,1704390340,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +71,202,1704390340,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +66,176,1704390349,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +83,206,1704390359,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +66,210,1704390360,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +67,177,1704390450,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +63,175,1704390480,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +72,178,1704390480,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +72,201,1704390480,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +84,206,1704390480,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +67,176,1704390500,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +67,210,1704390510,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +72,202,1704390529,53,136,0,0,0,0,0,0,53,136,0,0,0,0,0,0,189 +68,177,1704390599,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +85,206,1704390600,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +73,178,1704390620,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +73,201,1704390620,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +64,175,1704390640,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +68,176,1704390650,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +68,210,1704390660,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +73,202,1704390670,39,102,0,0,0,0,0,0,39,102,0,0,0,0,0,0,141 +86,206,1704390720,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +69,177,1704390750,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +74,201,1704390760,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +74,178,1704390761,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +65,175,1704390800,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +69,176,1704390800,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +69,210,1704390809,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 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+67,178,1704389780,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +67,202,1704389780,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +59,175,1704389839,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +63,177,1704389850,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +79,206,1704389880,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +63,176,1704389900,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +63,210,1704389910,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +68,178,1704389920,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +68,201,1704389920,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +68,202,1704389920,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +60,175,1704390000,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +64,177,1704390000,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +80,206,1704390000,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +64,176,1704390050,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +69,178,1704390060,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +69,201,1704390060,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +69,202,1704390060,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +64,210,1704390060,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +81,206,1704390120,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +65,177,1704390150,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +61,175,1704390160,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +65,176,1704390200,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +70,201,1704390200,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +70,202,1704390200,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +70,178,1704390201,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +65,210,1704390210,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +82,206,1704390240,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +66,177,1704390300,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +62,175,1704390320,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +71,178,1704390340,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +71,201,1704390340,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +71,202,1704390340,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +66,176,1704390349,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +83,206,1704390359,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +66,210,1704390360,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +67,177,1704390450,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +63,175,1704390480,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +72,178,1704390480,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +72,201,1704390480,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +84,206,1704390480,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +67,176,1704390500,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +67,210,1704390510,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +72,202,1704390529,53,136,0,0,0,0,0,0,53,136,0,0,0,0,0,0,189 +68,177,1704390599,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +85,206,1704390600,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +73,178,1704390620,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +73,201,1704390620,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +64,175,1704390640,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +68,176,1704390650,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +68,210,1704390660,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +73,202,1704390670,39,102,0,0,0,0,0,0,39,102,0,0,0,0,0,0,141 +86,206,1704390720,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 +69,177,1704390750,36,20,68,26,0,0,0,0,36,20,68,26,0,0,0,0,150 +74,201,1704390760,24,24,17,58,17,0,0,0,24,24,17,58,17,0,0,0,140 +74,178,1704390761,38,39,40,23,0,0,0,0,38,39,40,23,0,0,0,0,140 +65,175,1704390800,37,39,55,29,0,0,0,0,37,39,25,59,0,0,0,0,160 +69,176,1704390800,37,73,40,0,0,0,0,0,37,73,40,0,0,0,0,0,150 +69,210,1704390809,43,29,56,22,0,0,0,0,24,48,56,22,0,0,0,0,150 +74,202,1704390810,39,101,0,0,0,0,0,0,39,101,0,0,0,0,0,0,140 +87,206,1704390840,33,35,26,26,0,0,0,0,33,35,26,26,0,0,0,0,120 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