Realizar un análisis con datos actualizados

Ejemplo práctico Añada una segunda semana de observaciones de calidad del aire de Beijing

Cuando lleguen nuevas observaciones, mantengan la base de referencia y vuelvan a ejecutar el mismo método antes de comparar los resultados. Este ejemplo utiliza el uso real Aotizhongxin PM2.5 datos: Enero 1-7, 2016 primero, entonces Enero 8-14. La llegada escenificada es una repetición histórica de la enseñanza, no monitorización en vivo.

1. Adjuntar la primera semana y definir el cálculo

Las entradas son subconjuntos cronológicos del UCI Beijing Multi-Site Air Quality Dataset, distribuidos bajo CC BY 4.0. Descargar semana 1 y semana 2; fuente de crédito e identidades de archivo están en las notas de la fuente.

Abra una conversación de proyecto y conecte aire-semana1.csv sólo a través de + → Attach files. Seleccione un modelo disponible y confirme Python es Ready y está habilitado en Settings → Runtimes. Enviar:

Analyze the attached first week of Aotizhongxin hourly PM2.5 data.
Validate station, dates, numeric PM2.5, duplicate and missing timestamps.
Preserve missing observations; never replace them with zero.
Calculate daily means in micrograms per cubic metre and valid-hour
counts. Mark a day complete when at least 18 PM2.5 hours are valid;
this is our teaching convention, not an official air-quality standard.
Save air-analysis.py, air-daily-v1.csv, air-daily-v1.png and
air-report-v1.md. The script must accept one or more CSV paths plus
--output-prefix and --report. Execute it, reopen the files and record
input/script hashes. Stop after this baseline. Use English.

Revise el archivo lee y computación antes de aprobar. En Notebook, compruebe que la ejecución termina, y luego abra air-daily-v1.csv. La base de referencia contiene filas horarias 168 y filas diarias 7, sin valores PM2.5 desaparecidos.

2. Agregar nuevas observaciones sin cambiar el método

Mantenga la misma conversación. Adjuntar air-week2.csv, dejar el primer accesorio disponible, y solicitar:

Read the newly attached air-week2.csv together with the original week 1.
Run the saved air-analysis.py unchanged using a new output prefix v2.
Do not overwrite the v1 files or regenerate a different analysis method.
Save air-daily-v2.csv, air-daily-v2.png and air-report-v2.md.
Compare every shared date and output field against air-daily-v1.csv.
Save air-update-check.csv and air-update-notes.md with new dates,
changed original rows, missing values and script/input hashes.
Reopen the saved results. This is a historical replay, not live data.
Use English and do not make health or causal claims.

Verifique que el Agente ejecute el script existente y mantenga las mismas reglas de valor y exhaustividad que faltan. Cambiar tanto los datos como el método haría más difícil explicar por qué el resultado cambió.

3. Inspección de los resultados ampliados

Abrir air-daily-v2.png y air-daily-v2.csv. La entrada combinada contiene 336 filas horarias, con no duplicado o falta de horarios. Hay una observación faltante PM2.5, en enero 11. La mesa tiene Días 14, todos cumpliendo con la regla 18-válido-hora del ejemplo.

La media de enero 11 es 11.652 μg/m3, calculada a partir de 23 horas válidas. No dividir una observación perdida en como si fuera cero. Una secuencia de tiempo completo no garantiza que todos los valores de medición estén presentes.

4. Comparación con la base de referencia

Abre air-update-check.csv. Todos los siete filas diarias compartidas son idénticos en cada campo de salida; las únicas fechas nuevas son Enero 8-14. El script original SHA-256 no se cambia antes y después de la actualización.

Abrir air-update-notes.md para comprobar las identidades de entrada, las observaciones perdidas y los archivos V1 retenidos. Un cálculo independiente de todos los medios diarios de 14 y los conteos de horas válidas coincidió con la salida guardada a su precisión mostrada.

5. Compruebe las fechas del informe antes de entregarlo

Compruebe que la partida del informe sigue el intervalo de entrada real. El guión inicial retuvo un título de primera semana en su informe de dos semanas; que error de presentación fue corregido en air-analysis-reviewed.py. Sólo la plantilla de encabezado cambió. El script revisado se ejecutó sin cambios en la semana 1 y en ambas semanas, preservando todos los archivos anteriores.

Los air-daily-baseline.csv y air-daily-updated.csv salvados coinciden con los CSVs v1/v2 originales en cada campo. air-update-verification.md registra el mismo hash de script revisado antes y después de ambas carreras, y comprueba los dos encabezados de informe. Esto separa una etiqueta corregida de un cambio en el método numérico.

Descargue el revisado Python script, base CSV, actualizado CSV, comparación de filas, informe actualizado y Nota de verificación. Utilice Python con pandas, NumPy y Matplotlib, retenga ambas entradas y escriba a un prefijo fresco:

python air-analysis-reviewed.py air-week1.csv air-week2.csv --output-prefix air-daily-rerun --report air-report-rerun.md

La comparación describe una estación y dos semanas históricas. No es una clasificación AQI, una evaluación de la exposición o evidencia de una intervención causal. Para un cambio en el método de análisis al tiempo que conserva los mismos datos, vea comparar métodos.