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数学建模——校园供水系统智能管理

news 2025/7/30 8:08:22

import pandas as pd
data1=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_一季度.xlsx")
data2=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_二季度.xlsx")
data3=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_三季度.xlsx")
data4=pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_四季度.xlsx")
data1

	水表名	水表号	采集时间	上次读数	当前读数	用量
0	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:15:00	2157.1	2157.1	0.0
1	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:30:00	2157.1	2157.1	0.0
2	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:45:00	2157.1	2157.1	0.0
3	司法鉴定中心	0	2019/1/1 01:00:00	2157.1	2157.1	0.0
4	司法鉴定中心	0	2019/1/1 01:15:00	2157.1	2157.1	0.0
...	...	...	...	...	...	...
729278	物业	3030100102	2019/3/31 22:45:00	50.9	50.9	0.0
729279	物业	3030100102	2019/3/31 23:00:00	50.9	50.9	0.0
729280	物业	3030100102	2019/3/31 23:15:00	50.9	50.9	0.0
729281	物业	3030100102	2019/3/31 23:30:00	50.9	50.9	0.0
729282	物业	3030100102	2019/3/31 23:45:00	50.9	50.9	0.0

729283 rows × 6 columns

data1.isnull().sum()

水表名     0
水表号     0
采集时间    0
上次读数    0
当前读数    0
用量      0
dtype: int64

data2.isnull().sum()

水表名     0
水表号     0
采集时间    0
上次读数    0
当前读数    0
用量      0
dtype: int64

data3.isnull().sum()

水表名     0
水表号     0
采集时间    0
上次读数    0
当前读数    0
用量      0
dtype: int64

data4.isnull().sum()

水表名     0
水表号     0
采集时间    0
上次读数    0
当前读数    0
用量      0
dtype: int64

import numpy as np
# 合并数据
data1['季度'] = pd.Series(["一季度" for i in range(len(data1.index))])
data2['季度'] = pd.Series(["二季度" for i in range(len(data2.index))])
data3['季度'] = pd.Series(["三季度" for i in range(len(data3.index))])
data4['季度'] = pd.Series(["四季度" for i in range(len(data4.index))])
data1

	水表名	水表号	采集时间	上次读数	当前读数	用量	季度
0	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:15:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
1	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:30:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
2	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:45:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
3	司法鉴定中心	0	2019/1/1 01:00:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
4	司法鉴定中心	0	2019/1/1 01:15:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
...	...	...	...	...	...	...	...
729278	物业	3030100102	2019/3/31 22:45:00	50.9	50.9	0.0	一季度
729279	物业	3030100102	2019/3/31 23:00:00	50.9	50.9	0.0	一季度
729280	物业	3030100102	2019/3/31 23:15:00	50.9	50.9	0.0	一季度
729281	物业	3030100102	2019/3/31 23:30:00	50.9	50.9	0.0	一季度
729282	物业	3030100102	2019/3/31 23:45:00	50.9	50.9	0.0	一季度

729283 rows × 7 columns

data = data1.append([data2,data3,data4],ignore_index=True) # 添加合并
data

C:\Users\JJH\AppData\Local\Temp\ipykernel_31264\4019438690.py:1: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.data = data1.append([data2,data3,data4],ignore_index=True) # 添加合并

	水表名	水表号	采集时间	上次读数	当前读数	用量	季度
0	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:15:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
1	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:30:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
2	司法鉴定中心	0	2019/1/1 00:45:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
3	司法鉴定中心	0	2019/1/1 01:00:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
4	司法鉴定中心	0	2019/1/1 01:15:00	2157.1	2157.1	0.0	一季度
...	...	...	...	...	...	...	...
3086783	消防	3620303200	2019/12/31 22:45:00	22.0	22.0	0.0	四季度
3086784	消防	3620303200	2019/12/31 23:00:00	22.0	22.0	0.0	四季度
3086785	消防	3620303200	2019/12/31 23:15:00	22.0	22.0	0.0	四季度
3086786	消防	3620303200	2019/12/31 23:30:00	22.0	22.0	0.0	四季度
3086787	消防	3620303200	2019/12/31 23:45:00	22.0	22.0	0.0	四季度

3086788 rows × 7 columns

x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x

	水表名	用量	采集时间
0	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 00:15:00
1	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 00:30:00
2	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 00:45:00
3	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 01:00:00
4	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 01:15:00
...	...	...	...
3086783	消防	0.0	2019/12/31 22:45:00
3086784	消防	0.0	2019/12/31 23:00:00
3086785	消防	0.0	2019/12/31 23:15:00
3086786	消防	0.0	2019/12/31 23:30:00
3086787	消防	0.0	2019/12/31 23:45:00

3086788 rows × 3 columns

x1=x[x['水表名']=='消防']
x1

	水表名	用量	采集时间
1500912	消防	0.0	2019/4/22 12:15:00
1500913	消防	0.0	2019/4/22 12:30:00
1500914	消防	0.0	2019/4/22 12:45:00
1500915	消防	0.0	2019/4/22 13:00:00
1500916	消防	0.0	2019/4/22 13:15:00
...	...	...	...
3086783	消防	0.0	2019/12/31 22:45:00
3086784	消防	0.0	2019/12/31 23:00:00
3086785	消防	0.0	2019/12/31 23:15:00
3086786	消防	0.0	2019/12/31 23:30:00
3086787	消防	0.0	2019/12/31 23:45:00

23984 rows × 3 columns

import matplotlib.pyplot as plt

print(len(x1))

# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov']  # 自定义刻度标签
x = range(23984)# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6  # 指定刻度数量
step = len(x) // num_ticks  # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)]  # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x1['采集时间'],x1['用量'],color='black',linewidth=0.5)
plt.show()

在这里插入图片描述

x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x

	水表名	用量	采集时间
0	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 00:15:00
1	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 00:30:00
2	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 00:45:00
3	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 01:00:00
4	司法鉴定中心	0.0	2019/1/1 01:15:00
...	...	...	...
3086783	消防	0.0	2019/12/31 22:45:00
3086784	消防	0.0	2019/12/31 23:00:00
3086785	消防	0.0	2019/12/31 23:15:00
3086786	消防	0.0	2019/12/31 23:30:00
3086787	消防	0.0	2019/12/31 23:45:00

3086788 rows × 3 columns

x2=x[x['水表名']=='XXX第一学生宿舍']
x2

	水表名	用量	采集时间
220372	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:15:00
220373	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:30:00
220374	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:45:00
220375	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:00:00
220376	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:15:00
...	...	...	...
2533541	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00
2533542	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00
2533543	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00
2533544	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00
2533545	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00

35039 rows × 3 columns

# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov']  # 自定义刻度标签# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6  # 指定刻度数量
step = len(x2) // num_ticks  # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)]  # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x2['采集时间'],x2['用量'],color='black',linewidth=0.5)
plt.show()

在这里插入图片描述

x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x3=x[x['水表名']=='留学生楼（新）']
# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov']  # 自定义刻度标签# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6  # 指定刻度数量
step = len(x3) // num_ticks  # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)]  # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x3['采集时间'],x3['用量'],color='black',linewidth=0.3)
plt.show()

在这里插入图片描述

x=data[['水表名','用量','采集时间']]
x4=x[x['水表名']=='XXX教学大楼总表']
# 自定义x轴刻度
xticks = ['Jan', 'Mar', 'May', 'Jul', 'Sep','Nov']  # 自定义刻度标签# 自定义x轴刻度
num_ticks = 6  # 指定刻度数量
step = len(x4) // num_ticks  # 计算刻度步长
xtick_positions = [i * step for i in range(num_ticks)]  # 生成刻度位置
plt.xticks(xtick_positions, xticks)
plt.plot(x4['采集时间'],x4['用量'],color='black',linewidth=0.3)
plt.show()

在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定字体为SimHei
labels = ['消防', '留学生楼（新）', 'XXX教学大楼总表']plt.boxplot([x1['用量'],x3['用量'],x4['用量']])plt.xticks(range(1, 4), labels)
# 显示图形
plt.show()

在这里插入图片描述

x5=x[x['水表名']=='XXX第四学生宿舍']
x5

	水表名	用量	采集时间
246289	XXX第四学生宿舍	0.4	2019/1/1 00:15:00
246290	XXX第四学生宿舍	0.4	2019/1/1 00:30:00
246291	XXX第四学生宿舍	0.4	2019/1/1 00:45:00
246292	XXX第四学生宿舍	0.4	2019/1/1 01:00:00
246293	XXX第四学生宿舍	0.4	2019/1/1 01:15:00
...	...	...	...
2560037	XXX第四学生宿舍	0.7	2019/12/31 22:45:00
2560038	XXX第四学生宿舍	0.6	2019/12/31 23:00:00
2560039	XXX第四学生宿舍	0.6	2019/12/31 23:15:00
2560040	XXX第四学生宿舍	0.5	2019/12/31 23:30:00
2560041	XXX第四学生宿舍	1.2	2019/12/31 23:45:00

35039 rows × 3 columns

x6=x[x['水表名']=='茶园+']
x6

	水表名	用量	采集时间
611260	茶园+	0.0	2019/1/3 16:15:00
611261	茶园+	0.0	2019/1/3 16:30:00
611262	茶园+	0.0	2019/1/3 16:45:00
611263	茶园+	0.0	2019/1/3 17:00:00
611264	茶园+	0.0	2019/1/3 17:15:00
...	...	...	...
2945006	茶园+	0.0	2019/12/31 22:45:00
2945007	茶园+	0.0	2019/12/31 23:00:00
2945008	茶园+	0.0	2019/12/31 23:15:00
2945009	茶园+	0.0	2019/12/31 23:30:00
2945010	茶园+	0.0	2019/12/31 23:45:00

34249 rows × 3 columns

x7=x[x['水表名']=='XXX4舍热泵热水舍']
x7

	水表名	用量	采集时间

x21=x[x['水表名']=='XXX第一学生宿舍']
x21

	水表名	用量	采集时间
220372	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:15:00
220373	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:30:00
220374	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:45:00
220375	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:00:00
220376	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:15:00
...	...	...	...
2533541	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00
2533542	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00
2533543	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00
2533544	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00
2533545	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00

35039 rows × 3 columns

x22=x[x['水表名']=='XXX第二学生宿舍']
x22

	水表名	用量	采集时间
229011	XXX第二学生宿舍	0.9	2019/1/1 00:15:00
229012	XXX第二学生宿舍	0.7	2019/1/1 00:30:00
229013	XXX第二学生宿舍	0.8	2019/1/1 00:45:00
229014	XXX第二学生宿舍	0.7	2019/1/1 01:00:00
229015	XXX第二学生宿舍	0.1	2019/1/1 01:15:00
...	...	...	...
2542373	XXX第二学生宿舍	0.1	2019/12/31 22:45:00
2542374	XXX第二学生宿舍	0.1	2019/12/31 23:00:00
2542375	XXX第二学生宿舍	0.2	2019/12/31 23:15:00
2542376	XXX第二学生宿舍	0.1	2019/12/31 23:30:00
2542377	XXX第二学生宿舍	0.1	2019/12/31 23:45:00

35039 rows × 3 columns

x21.set_index('采集时间', inplace=True)
x22.set_index('采集时间', inplace=True)

print(x21['用量'].dtypes,x21['水表名'])
print(x22['用量'].dtypes,x22['水表名'])
x_sum = x21.add(x22, fill_value=0)# 打印结果
x_sum

float64 采集时间
2019/1/1 00:15:00      XXX第一学生宿舍
2019/1/1 00:30:00      XXX第一学生宿舍
2019/1/1 00:45:00      XXX第一学生宿舍
2019/1/1 01:00:00      XXX第一学生宿舍
2019/1/1 01:15:00      XXX第一学生宿舍...    
2019/12/31 22:45:00    XXX第一学生宿舍
2019/12/31 23:00:00    XXX第一学生宿舍
2019/12/31 23:15:00    XXX第一学生宿舍
2019/12/31 23:30:00    XXX第一学生宿舍
2019/12/31 23:45:00    XXX第一学生宿舍
Name: 水表名, Length: 35039, dtype: object
float64 采集时间
2019/1/1 00:15:00      XXX第二学生宿舍
2019/1/1 00:30:00      XXX第二学生宿舍
2019/1/1 00:45:00      XXX第二学生宿舍
2019/1/1 01:00:00      XXX第二学生宿舍
2019/1/1 01:15:00      XXX第二学生宿舍...    
2019/12/31 22:45:00    XXX第二学生宿舍
2019/12/31 23:00:00    XXX第二学生宿舍
2019/12/31 23:15:00    XXX第二学生宿舍
2019/12/31 23:30:00    XXX第二学生宿舍
2019/12/31 23:45:00    XXX第二学生宿舍
Name: 水表名, Length: 35039, dtype: object

	水表名	用量
采集时间
2019/1/1 00:15:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	1.02
2019/1/1 00:30:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.82
2019/1/1 00:45:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.92
2019/1/1 01:00:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.82
2019/1/1 01:15:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.22
...	...	...
2019/12/31 22:45:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.50
2019/12/31 23:00:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.50
2019/12/31 23:15:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.70
2019/12/31 23:30:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.60
2019/12/31 23:45:00	XXX第一学生宿舍XXX第二学生宿舍	0.60

35039 rows × 2 columns

x26=x[x['水表名']=='茶园+']
x26

	水表名	用量	采集时间
611260	茶园+	0.0	2019/1/3 16:15:00
611261	茶园+	0.0	2019/1/3 16:30:00
611262	茶园+	0.0	2019/1/3 16:45:00
611263	茶园+	0.0	2019/1/3 17:00:00
611264	茶园+	0.0	2019/1/3 17:15:00
...	...	...	...
2945006	茶园+	0.0	2019/12/31 22:45:00
2945007	茶园+	0.0	2019/12/31 23:00:00
2945008	茶园+	0.0	2019/12/31 23:15:00
2945009	茶园+	0.0	2019/12/31 23:30:00
2945010	茶园+	0.0	2019/12/31 23:45:00

34249 rows × 3 columns

x21=x[x['水表名']=='XXX第一学生宿舍']

x21

	水表名	用量	采集时间
220372	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:15:00
220373	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:30:00
220374	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:45:00
220375	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:00:00
220376	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:15:00
...	...	...	...
2533541	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00
2533542	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00
2533543	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00
2533544	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00
2533545	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00

35039 rows × 3 columns

df_merged = pd.merge(x21, x26, on='采集时间', how='inner')
df_merged

	水表名_x	用量_x	采集时间	水表名_y	用量_y
0	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 16:15:00	茶园+	0.0
1	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 16:30:00	茶园+	0.0
2	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 16:45:00	茶园+	0.0
3	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 17:00:00	茶园+	0.0
4	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 17:15:00	茶园+	0.0
...	...	...	...	...	...
34244	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00	茶园+	0.0
34245	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00	茶园+	0.0
34246	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00	茶园+	0.0
34247	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00	茶园+	0.0
34248	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00	茶园+	0.0

34249 rows × 5 columns

df_merged['总用水量'] = df_merged['用量_x'] + df_merged['用量_y']
df_merged

	水表名_x	用量_x	采集时间	水表名_y	用量_y	总用水量
0	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 16:15:00	茶园+	0.0	0.22
1	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 16:30:00	茶园+	0.0	0.22
2	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 16:45:00	茶园+	0.0	0.22
3	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 17:00:00	茶园+	0.0	0.22
4	XXX第一学生宿舍	0.22	2019/1/3 17:15:00	茶园+	0.0	0.22
...	...	...	...	...	...	...
34244	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00	茶园+	0.0	0.40
34245	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00	茶园+	0.0	0.40
34246	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00	茶园+	0.0	0.50
34247	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00	茶园+	0.0	0.50
34248	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00	茶园+	0.0	0.50

34249 rows × 6 columns

df_merged1 = pd.merge(x21, x26, on='采集时间', how='outer')
df_merged1

	水表名_x	用量_x	采集时间	水表名_y	用量_y
0	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:15:00	NaN	NaN
1	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:30:00	NaN	NaN
2	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:45:00	NaN	NaN
3	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:00:00	NaN	NaN
4	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:15:00	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...
35034	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00	茶园+	0.0
35035	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00	茶园+	0.0
35036	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00	茶园+	0.0
35037	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00	茶园+	0.0
35038	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00	茶园+	0.0

35039 rows × 5 columns

df_merged1['用量_y'] = df_merged1['用量_y'].replace(np.nan, 0)
df_merged1
# df_merged1['总用水量'] = df_merged1['用量_x'] + df_merged1['用量_y']
# df_merged1

	水表名_x	用量_x	采集时间	水表名_y	用量_y	总用水量
0	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:15:00	NaN	0.0	0.12
1	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:30:00	NaN	0.0	0.12
2	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:45:00	NaN	0.0	0.12
3	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:00:00	NaN	0.0	0.12
4	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:15:00	NaN	0.0	0.12
...	...	...	...	...	...	...
35034	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00	茶园+	0.0	0.40
35035	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00	茶园+	0.0	0.40
35036	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00	茶园+	0.0	0.50
35037	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00	茶园+	0.0	0.50
35038	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00	茶园+	0.0	0.50

35039 rows × 6 columns

df_merged1['总用水量'] = df_merged1['用量_x'] + df_merged1['用量_y']
df_merged1

	水表名_x	用量_x	采集时间	水表名_y	用量_y	总用水量
0	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:15:00	NaN	0.0	0.12
1	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:30:00	NaN	0.0	0.12
2	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 00:45:00	NaN	0.0	0.12
3	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:00:00	NaN	0.0	0.12
4	XXX第一学生宿舍	0.12	2019/1/1 01:15:00	NaN	0.0	0.12
...	...	...	...	...	...	...
35034	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 22:45:00	茶园+	0.0	0.40
35035	XXX第一学生宿舍	0.40	2019/12/31 23:00:00	茶园+	0.0	0.40
35036	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:15:00	茶园+	0.0	0.50
35037	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:30:00	茶园+	0.0	0.50
35038	XXX第一学生宿舍	0.50	2019/12/31 23:45:00	茶园+	0.0	0.50

35039 rows × 6 columns

数学建模——校园供水系统智能管理

import pandas as pd data1pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_一季度.xlsx") data2pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_二季度.xlsx") data3pd.read_excel("C://Users//JJH//Desktop//E//附件_三季度.xlsx") data4…...

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StringBuffer类 StringBuffer对象 String对象的字符序列是不可修改的，也就是说，String对象的字符序列的字符不能被修改、删除，即String对象的实体是不可以再发生变化，例如：对于 StringBuffer有三个构造方法&#xff…...

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目录 1.前提条件 2.开始创建核心组件Pod的Webhook 2.1.什么是Webhook 2.2.在本地k8s集群安装cert-manager 2.3.创建一个空的文件夹 2.4. 生成工程框架 2.5. 生成核心组件Pod的API 2.6.生成Webhook 2.7.开始实现Webhook相关代码 2.7.1.修改相关配置 2.7.2.修改代码 2…...

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要抓取Spring Boot应用程序的请求，可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保你已经按照之前提到的方法设置了Charles代理，并在Charles的SSL代理设置中添加了Spring Boot应用程序的域名。 2. 在Spring Boot应用程序的代码中，添加以下配…...

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文章转自代码随想录贪心算法总结篇我刚刚开始讲解贪心系列的时候就说了，贪心系列并不打算严格的从简单到困难这么个顺序来讲解。因为贪心的简单题可能往往过于简单甚至感觉不到贪心，如果我连续几天讲解简单的贪心，估计录友们一定会不耐…...

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逻辑回归：给不确定性划界的分类大师

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CODE ： https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA，它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

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开放MySQL白名单可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务： test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...

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3-11单元格区域边界定位(End属性)学习笔记

返回一个Range 对象，只读。该对象代表包含源区域的区域上端下端左端右端的最后一个单元格。等同于按键 End 向上键(End(xlUp))、End向下键(End(xlDown))、End向左键(End(xlToLeft)End向右键(End(xlToRight)) 注意：它移动的位置必须是相连的有内容的单元格…...

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AI，如何重构理解、匹配与决策？

AI 时代，我们如何理解消费？ 作者｜王彬封面｜Unplash 人们通过信息理解世界。曾几何时，PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径：信息变得唾手可得，商品决策变得高度依赖内容。但 AI 时代的来…...

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