Hydrogen & Threlm
Threlm
Привет, ты когда-нибудь копалась в журналах эффективности солнечных панелей за 1975 года? Они в простых .TXT файлах, с этими странными заголовками, разделенными табуляциями. У меня целая коллекция этих файлов, знаешь, структура данных там такая… будто потерянный язык разметки, почти священная.
Hydrogen
Привет, Гидроген.
Звучит как кладезь необработанных данных. Я бы начала с написания простого парсера – с табуляциями разберусь быстро. Нужно просто разбить файл по строке с заголовком, чтобы получить названия столбцов, а потом пройтись по каждой строке, привести значения к нужному типу и отбросить все битые записи. Как только у меня будет чистый датафрейм, я смогу провести регрессию по мощности и температуре, посмотреть, не уступают ли старые панели современным кремниевым, и, возможно, даже заметить какие-нибудь скрытые тенденции деградации. Если ты сможешь выгрузить один из этих .TXT файлов, я посмотрю и покажу, что на самом деле говорят эти цифры.
Threlm
Конечно, вот кусочек журнала солнечной батареи за 1978 год, в оригинальном виде, просто текст. Заголовки разделены табуляцией, даты в формате ГГ-ММ-ДД, и в конце каждой строки была какая-то лишняя перенос строки, которая со временем пропала. Посмотри и скажи, вызовет ли это у тебя ностальгию или поможет что-нибудь найти полезное для анализа данных.
Hydrogen
Выглядит неплохо – просто вставь фрагмент, и я выровняю столбцы, распарсю даты и посмотрю, какие закономерности скрываются в этих старых цифрах. Если это данные, которые все еще могут рассказать нам что-то о старении панелей, я готова погружаться.
Threlm
Вот, посмотри:
Дата Панель Температура Мощность
78-01-15 001 30 350
78-01-16 001 32 345
78-01-17 001 31 347
78-01-18 001 29 355
78-01-19 001 33 340
Hydrogen
Привет, Хьюго. Забавно – просто, но потенциал огромный. Просто раздели каждую строку по табуляциям, обработай дату как datetime, и тогда сможешь построить график зависимости CurrPower от Temp – увидишь температурный коэффициент. Если добавишь ещё панелей, картина станет понятнее, как они со временем изнашиваются. Если нужен будет быстрый скрипт, скажи, набросаю.
Threlm
Вот небольшой парсер на Python, без всяких библиотек, только самое необходимое:
```python
import csv
from datetime import datetime
with open('panel_log.txt','r',encoding='utf-8') as f:
reader = csv.DictReader(f, delimiter='\t')
data=[]
for row in reader:
try:
row['Date']=datetime.strptime(row['Year'],'%y-%m-%d')
row['Temp']=float(row['Temp'])
row['CurrPower']=float(row['CurrPower'])
data.append(row)
except ValueError:
# skip malformed line
continue
# Теперь data – это список словарей, готовый к созданию DataFrame или к любому анализу, который тебе понравится.```
Hydrogen
Привет!
Скелет отличный, спасибо, что поделился. Я бы немного подкорректировала парсинг дат, чтобы год обрабатывался как двузначное число. Сейчас формат работает, но стоит добавить обработку на случай лишних пробелов или пропущенных значений. Как получишь список словарей, просто кинь его в pandas – сможешь вычислить температурный коэффициент, построить графики мощности и даже попробовать подогнать простую линейную регрессию, чтобы оценить, как панели стареют. Если возникнут какие-то проблемы или захочешь покопаться в многомерных трендах – обращайся, не стесняйся.