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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
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": 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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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": [ "
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757 rows × 10 columns

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