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" ], "text/plain": [ " inter_no phase_no ring_type move_no inc_dir out_dir inc_angle out_angle \\\n", "7 175 1 A 8.0 남 북 179 004 \n", "3 175 1 B 4.0 북 남 003 176 \n", "6 175 2 A 7.0 북 동 001 095 \n", "2 175 2 B 3.0 남 서 179 270 \n", "5 175 3 A 6.0 동 서 090 270 \n", ".. ... ... ... ... ... ... ... ... \n", "3 210 2 B 19.0 서 동 270 090 \n", "4 210 3 A 7.0 북 동 359 090 \n", "5 210 3 B 4.0 북 남 000 180 \n", "6 210 4 A 8.0 남 북 180 000 \n", "7 210 4 B 3.0 남 서 180 270 \n", "\n", " inc_edge out_edge node_id \n", "7 -571542797_02 571500487_01 i0 \n", "3 -571500487_01 571542797_02 i0 \n", "6 -571500487_01 571545870_01 i0 \n", "2 -571542797_02 571510153_01 i0 \n", "5 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]" ] }, "execution_count": 9, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "match6" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "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", "display(matching)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# B. 5초 간격으로 이동류번호 수집" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "100%|██████████| 17280/17280 [02:16<00:00, 126.94it/s]\n" ] } ], "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\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')\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": 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", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \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_B8cycleoffset
0206170438052033352626000033352626000012010
1178170438054038394023000038394023000014050
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" ], "text/plain": [ " inter_no end_unix dura_A1 dura_A2 dura_A3 dura_A4 dura_A5 dura_A6 \\\n", "0 206 1704380520 33 35 26 26 0 0 \n", "1 178 1704380540 38 39 40 23 0 0 \n", "2 201 1704380540 24 24 17 58 17 0 \n", "3 202 1704380540 39 101 0 0 0 0 \n", "4 177 1704380550 36 20 68 26 0 0 \n", "\n", " dura_A7 dura_A8 dura_B1 dura_B2 dura_B3 dura_B4 dura_B5 dura_B6 \\\n", "0 0 0 33 35 26 26 0 0 \n", "1 0 0 38 39 40 23 0 0 \n", "2 0 0 24 24 17 58 17 0 \n", "3 0 0 39 101 0 0 0 0 \n", "4 0 0 36 20 68 26 0 0 \n", "\n", " dura_B7 dura_B8 cycle offset \n", "0 0 0 120 10 \n", "1 0 0 140 50 \n", "2 0 0 140 133 \n", "3 0 0 140 103 \n", "4 0 0 150 35 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "# pland = pd.read_csv('../../Data/tables/pland.csv', index_col=0)\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", "# display(pland.head())\n", "display(history.head())\n", "# plan은 A, B가 통합된 형식으로 history는 분리된 형식으로 표시되었음." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "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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m ranges from 0 to 287, but 0 makes an error where 288 = 86400//300\n", " - present_time = fmins[m] : 현재시점\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 (3시간 이내 : 1시간 이내의 이력에 대한 전처리를 위해 3시간 이내 데이터가 필요함)\n", " rhistory = rhistory[(rhistory.end_unix < present_time) & (rhistory.end_unix >= present_time - 10800)]\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) & (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)\n", " return Rhists" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "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", " cums_A = durs_A.cumsum()\n", " cums_B = durs_B.cumsum()\n", " cycle = durs_A.sum()\n", " cums = np.unique(np.concatenate((cums_A,cums_B)))\n", " durations = np.concatenate(([cums[0]], np.diff(cums)))\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", " # 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", " move_A = row.move_A\n", " move_B = row.move_B\n", " if move_A in [17, 18]:\n", " inc_edge_A = np.nan\n", " out_edge_A = np.nan\n", " elif move_B in [17, 18]:\n", " inc_edge_B = np.nan\n", " out_edge_B = np.nan\n", " else:\n", " match_A = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_A)].iloc[0]\n", " match_B = matching[(matching.inter_no == inter_no) & (matching.move_no == move_B)].iloc[0]\n", " inc_edge_A = match_A.inc_edge\n", " inc_edge_B = match_B.inc_edge\n", " out_edge_A = match_A.out_edge\n", " out_edge_B = match_B.out_edge\n", " movedur.loc[i, ['inc_edge_A', 'inc_edge_B', 'out_edge_A', 'out_edge_B']] = [inc_edge_A, inc_edge_B, out_edge_A, out_edge_B]\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", " return histid" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "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", "
inter_nostart_unixphas_Aphas_Bdurationinc_edge_Ainc_edge_Bout_edge_Aout_edge_B
017517043858401137-571542797_02-571500487_01571500487_01571542797_02
117517043858402239-571500487_01-571542797_02571545870_01571510153_01
217517043858403325571545870_02571545870_02571510153_01571542797_02
317517043858403430571545870_02571510153_02571510153_01571545870_01
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..............................
58221017043892401124NaNNaNNaNNaN
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587 rows × 9 columns

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" ], "text/plain": [ " inter_no start_unix phas_A phas_B duration inc_edge_A \\\n", "0 175 1704385840 1 1 37 -571542797_02 \n", "1 175 1704385840 2 2 39 -571500487_01 \n", "2 175 1704385840 3 3 25 571545870_02 \n", "3 175 1704385840 3 4 30 571545870_02 \n", "4 175 1704385840 4 4 29 571510153_02 \n", ".. ... ... ... ... ... ... \n", "582 210 1704389240 1 1 24 NaN \n", "583 210 1704389240 1 2 19 -571542115_01 \n", "584 210 1704389240 2 2 29 571500535_02.18 \n", "585 210 1704389240 3 3 56 571511538_02.121 \n", "586 210 1704389240 4 4 22 571500585_02 \n", "\n", " inc_edge_B out_edge_A out_edge_B \n", "0 -571500487_01 571500487_01 571542797_02 \n", "1 -571542797_02 571545870_01 571510153_01 \n", "2 571545870_02 571510153_01 571542797_02 \n", "3 571510153_02 571510153_01 571545870_01 \n", "4 571510153_02 571500487_01 571545870_01 \n", ".. ... ... ... \n", "582 NaN NaN NaN \n", "583 571500535_02.18 571500535_01 571542115_01 \n", "584 571500535_02.18 571511538_01 571542115_01 \n", "585 571511538_02.121 571542115_01 571500585_01 \n", "586 571500585_02 571511538_01 571500535_01 \n", "\n", "[587 rows x 9 columns]" ] }, "execution_count": 16, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "make_histid(30)" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "rts", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.8.10" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }