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} ], "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", "match6 = match5.copy().dropna()\n", "match6 = match6[['inter_no', 'move_no', 'inc_dir', 'out_dir', 'inc_edge', 'out_edge', 'node_id']]\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 inter_no in match6.inter_no.unique():\n", " dires = match6[match6.inter_no == inter_no][['inc_dir','out_dir']].values.flatten()\n", " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", " pdires[inter_no] = dires\n", "# (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", "inc2id = {}\n", "for inter_no in match6.inter_no.unique():\n", " for inc_dir in pdires[inter_no]:\n", " df = match6[(match6.inter_no==inter_no) & (match6.inc_dir==inc_dir)]\n", " inc2id[(inter_no, 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 inter_no in match6.inter_no.unique():\n", " for out_dir in pdires[inter_no]:\n", " df = match6[(match6.inter_no==inter_no) & (match6.out_dir==out_dir)]\n", " out2id[(inter_no, out_dir)] = df.out_edge.iloc[0]\n", "# (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", "pflow = {}\n", "for inter_no in match6.inter_no.unique():\n", " pflow[inter_no] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[inter_no])]\n", "# (6) 가능한 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", "inter2node = dict(zip(match6['inter_no'], match6['node_id']))\n", "dires_right = ['북', '서', '남', '동', '북'] # ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", "matching = []\n", "for inter_no in match6.inter_no.unique():\n", " node_id = inter2node[inter_no]\n", " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", " for (inc_dir, out_dir) in pflow[inter_no]:\n", " move_no = nema[(nema.inc_dir==inc_dir) & (nema.out_dir==out_dir)].move_no.iloc[0]\n", " inc_edge = inc2id[(inter_no, inc_dir)]\n", " out_edge = out2id[(inter_no, 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[inter_no]):\n", " inc_edge = inc2id[(inter_no, inc_dir)]\n", " out_edge = out2id[(inter_no, 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 = pd.concat(matching)\n", "matching = matching.sort_values(by=['inter_no', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", "with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):\n", " display(matching)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# B. 5초 간격으로 이동류번호 수집" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 109, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "1704380565\n" ] }, { "data": { "text/html": [ "
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3600]\n", "movement = movement.sort_values(by=['start_unix','inter_no','phas_A','phas_B']).reset_index(drop=True)\n", "display(movement)\n", "\n", "fsec = fsecs[34]\n", "print(fsec)\n", "move = pd.read_csv(f'../../Data/tables/moves/move_{fsec}.csv', index_col=0)\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", "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", "move = move.rename(columns = {'end_unix':'start_unix'})\n", "display(move)\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", "display(movement)\n", "movement = pd.concat([movement, move])\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", "fsec = fsecs[35]\n", "print(fsec)\n", "move = pd.read_csv(f'../../Data/tables/moves/move_{fsec}.csv', index_col=0)\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", "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", "move = move.rename(columns = {'end_unix':'start_unix'})\n", "display(move)\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", "display(movement)\n", "movement = pd.concat([movement, move])\n", "movement = movement[movement.start_unix > fsec - 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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": 9, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
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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": 10, "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": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "2024-01-05 14:29:20\n", "2024-01-05 15:29:19\n" ] } ], "source": [ "# inter_no = 175, m = 30 : 조정 (수축)\n", "# inter_no = 175, m = 70 : 삭제 + 조정(수축)\n", "# inter_no = 175, m = 90 : 결측(전이) + 삭제 + 조정(수축)\n", "# inter_no = 175, m = 140 : 삭제 + 조정(수축)\n", "# inter_no = 176, m = 50 : 조정(수축)\n", "# inter_no = 176, m = 155 : 삭제(마지막 행에서 삭제)\n", "# inter_no = 176, m = 160 : 조정(수축) + 삭제 + 조정(수축)\n", "# inter_no = 176, m = 190 : 결측\n", "# inter_no = 176, m = 220 : 삭제\n", "# inter_no = 176, m = 270 : 삭제\n", "# inter_no = 176, m = 275 : 삭제\n", "# inter_no = 177, m = 40 : 조정(수축)\n", "# inter_no = 178, m = 70 : 삭제\n", "# inter_no = 178, m = 100 : 조정(확장) + 삭제\n", "# inter_no = 178, m = 270 : 결측 + 조정(확장)\n", "\n", "print(datetime.fromtimestamp(1704432560))\n", "print(datetime.fromtimestamp(1704436159))" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "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", " 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(ddur_j), 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 = []\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)\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 = pland[(pland.inter_no==inter_no) & (pland.start_hour==start_hour) & (pland.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", "\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'ddur_{j}' for j in range(1,9)]]\n", " # S_n : 현시시간합\n", " S_n = ddurations.values.sum()\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'ddur_{j}' for j in range(1,9)]]\n", " S_n = ddurations.values.sum()\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'ddur_{j}' for j in range(1,9)]]\n", " S_n = ddurations.values.sum()\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 = pland[(pland.inter_no==inter_no) & (pland.start_hour==start_hour) & (pland.start_minute==start_minute)].copy().reset_index(drop=True).iloc[0] # planned row\n", " adjusted_dur = prow[['ddur_1', 'ddur_2', 'ddur_3', 'ddur_4', 'ddur_5', 'ddur_6', 'ddur_7', 'ddur_8']] * 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, ['ddur_1', 'ddur_2', 'ddur_3', 'ddur_4', 'ddur_5', 'ddur_6', 'ddur_7', 'ddur_8']] = int_parts.values\n", " Rhist.loc[n, 'cycle'] = int_parts.sum()\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": 13, "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'ddur_{j}' for j in range(1, 9)]].sum()\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'ddur_{j}' for j in range(1, 9)] + ['cycle']]\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", " 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", " new_rows = []\n", " for j in isplit.keys():\n", " phas_A, phas_B = isplit[j]\n", " duration = row[f'ddur_{j}']\n", " new_rows.append(pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'start_unix':[start_unix],\n", " 'phas_A':[phas_A],'phas_B':[phas_B],'duration':[duration]}))\n", " new_rows = pd.concat(new_rows)\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'])\n", " # 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", " 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" ] } ], "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 }