python 通过油箱液位传感器判定加油行为

import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('/Users/xuchangmao/Desktop/工作/排放模型/燃油周期/周期验证/7月29日-8月15原始数据.xlsx') def moving_average(interval, window_size): window = np.ones(int(window_size)) / float(window_size) return np.convolve(interval, window, 'same') # numpy的卷积函数 x = data['油箱液位'].index.to_list() y_fuel = data['油箱液位'].to_list() # 初始的油箱液位数据，list格式 y_fuel_array = np.array(y_fuel) # 滤波处理之前需要转换为array y_new_fuel = moving_average(interval=y_fuel_array, window_size=2000) # 初始的油箱液位数据进行滤波处理 y_fuel_pd = pd.DataFrame(y_fuel_array) # 原始的油箱液位，转换为dataframe y_new_fuel_pd = pd.DataFrame(y_new_fuel) # 处理后的油箱液位，转换为dataframe fuel_diff = y_new_fuel_pd - y_new_fuel_pd.shift(20) # 处理后的数据进行差分处理，20秒差分 fuel_point = fuel_diff[fuel_diff[0] > 0.3][0] # 变化量大于30%的点定位为加油点 fuel_index = fuel_point.index.to_frame() # 找到加油点的index，也就是时间 fuel_index_diff = fuel_index - fuel_index.shift(1) # 加油点index的差分，用来寻找端点index # 如果差分大于半天的秒数，那么就认为发生了加油行为， fuel_cycle = fuel_index_diff[fuel_index_diff[0] > 43200][0].index.to_list() # 用这个list来保留周期的信息，list中就是周期端点 dfs = np.split(data, fuel_cycle, axis=0) for i in range(len(dfs)): dfs[i].to_excel(str(i) + '号周期数据.xlsx') y_urea = data['反应剂余量'].to_list() # 初始的尿素液位数据，list格式 y_urea_array = np.array(y_urea) # 滤波处理之前需要转换为array y_new_urea = moving_average(interval=y_urea_array, window_size=2000) # 初始的尿素液位数据进行滤波处理 y_urea_pd = pd.DataFrame(y_urea_array) # 原始的尿素液位，转换为dataframe y_new_urea_pd = pd.DataFrame(y_new_urea) # 处理后的尿素液位，转换为dataframe urea_diff = y_new_urea_pd - y_new_urea_pd.shift(600) # 处理后的数据进行差分处理，20秒差分 urea_point = urea_diff[urea_diff[0] > 15][0] # 变化量大于30%的点定位为加油点 urea_index = urea_point.index.to_frame() # 找到加油点的index，也就是时间 urea_index_diff = urea_index - urea_index.shift(1) # 加油点index的差分，用来寻找端点index # 如果差分大于半天的秒数，那么就认为发生了加油行为， urea_cycle = urea_index_diff[urea_index_diff[0] > 13200][0].index.to_list() # 用这个list来保留周期的信息，list中就是周期端点 # new_branch在这里显示