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@ -1162,94 +1162,6 @@ |
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"# 신호배정\n", |
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"self.matching.head()" |
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] |
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}, |
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{ |
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"cell_type": "code", |
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"execution_count": 1, |
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"metadata": {}, |
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"outputs": [ |
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{ |
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"name": "stdout", |
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"output_type": "stream", |
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"text": [ |
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"1. 데이터를 준비합니다.\n", |
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"1-1. 네트워크가 로드되었습니다.\n", |
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"1-2. 테이블들이 로드되었습니다.\n", |
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"1-5. 필요한 보조 객체들이 모두 준비되었습니다.\n", |
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"2. 신호이력 테이블을 변환합니다.\n" |
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] |
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} |
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], |
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"source": [ |
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"import pandas as pd\n", |
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"import numpy as np\n", |
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"import os, sys, copy, argparse\n", |
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"import json\n", |
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"import sumolib, traci\n", |
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"from tqdm import tqdm\n", |
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"from datetime import datetime\n", |
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"path_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath('.')))\n", |
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"path_scr = os.path.join(path_root, 'scripts')\n", |
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"sys.path.append(path_scr)\n", |
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"from preprocess_daily import DailyPreprocessor\n", |
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"from generate_signals import SignalGenerator\n", |
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"self = SignalGenerator()\n", |
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"self.prepare_data()\n", |
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"self.process_history()\n", |
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"\n", |
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"fsecs = list(range(self.present_time - self.sim_timespan, self.present_time + 1, 5))\n", |
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"fsec = fsecs[0]\n", |
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"\n", |
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"# 1. 상태 테이블 조회해서 전체 데이터중 필요데이터(교차로번호, A링 현시번호, A링 이동류번호, B링 현시번호, B링 이동류번호)만 수집 : A\n", |
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"move = pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'move', f'move_{fsec}.csv'), index_col=0)\n" |
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] |
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}, |
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{ |
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"cell_type": "code", |
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"execution_count": 2, |
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"metadata": {}, |
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"outputs": [], |
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"source": [ |
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"isinstance(movement, pd.DataFrame)" |
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] |
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}, |
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{ |
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"cell_type": "code", |
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"execution_count": null, |
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"metadata": {}, |
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|
"outputs": [], |
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|
"source": [ |
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"# 2. 이력 테이블 조회해서 교차로별로 유닉스시간 최대인 데이터(교차로번호, 종료유닉스타임)만 수집 : B\n", |
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"recent_histories = [group.iloc[-1:] for _, group in self.history[self.history['end_unix'] < fsec].groupby('inter_no')] # 교차로별로 유닉스시간이 최대인 행들\n", |
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"\n", |
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"if not recent_histories:\n", |
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" rhistory = pd.DataFrame({'inter_no':[], 'end_unix':[]}) # recent history\n", |
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"else:\n", |
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" rhistory = pd.concat(recent_histories)\n", |
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"recent_unix = rhistory[['inter_no', 'end_unix']]\n", |
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"# 3. 상태 테이블 조회정보(A)와 이력 테이블 조회정보(B) 조인(키값 : 교차로번호) : C\n", |
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"move = pd.merge(move, recent_unix, how='left', on='inter_no')\n", |
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"move['end_unix'] = move['end_unix'].fillna(0).astype(int)\n", |
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"# 4. C데이터 프레임에 신규 컬럼(시작 유닉스타임) 생성 후 종료유닉스 타임 값 입력, 종료 유닉스 타임 컬럼 제거\n", |
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"move = move.rename(columns = {'end_unix':'start_unix'})\n", |
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"# 5. 이동류 이력정보 READ\n", |
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"# - CSV 파일로 서버에 저장된 이동류정보를 읽어옴(파일이 없는 경우에는 데이터가 없는 프레임 D 생성)\n", |
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"try:\n", |
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" if isinstance(movement, pd.DataFrame): # movement가 존재할 경우 그걸 그대로 씀.\n", |
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" pass\n", |
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" else: \n", |
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" movement = pd.DataFrame()\n", |
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"except NameError: # movement가 존재하지 않는 경우 생성\n", |
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" movement = pd.DataFrame()\n", |
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"# 6. 이동류 이력정보 데이터테이블(D)에 C데이터 add\n", |
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"movement = pd.concat([movement, move])\n", |
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"# 7. D데이터 프레임에서 중복데이터 제거(교차로번호, 시작 유닉스타임, A링 현시번호, B링 현시번호 같은 행은 제거)\n", |
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"movement = movement.drop_duplicates(['inter_no','phas_A','phas_B','start_unix'])\n", |
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"# 8. D데이터 보관 시간 기준시간을 시작 유닉스 타임의 최대값 - self.subtractor // 2을 값으로 산출하고, 보관 시간 기준시간보다 작은 시작 유닉스 타임을 가진 행은 모두 제거(1시간 데이터만 보관)\n", |
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"movement = movement[movement.start_unix > fsec - self.subtractor // 2]\n", |
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"# movement = movement.sort_values(by=['start_unix','inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", |
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"self.movement = pd.read_csv(os.path.join(self.path_intermediates, 'movement', f'movement_{self.present_time}.csv'), index_col=0)\n" |
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] |
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|
} |
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], |
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"metadata": { |
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