업데이트된 데이터와 분석
실습 예제 베이징 공기 질 관측의 2 주를 추가하십시오
새로운 관찰이 도착하면 기본을 보존하고 결과를 비교하기 전에 동일한 방법을 다시 실행합니다. 이 예제는 실제 Aotizhongxin, 중국 시간 PM2.5 데이터를 사용합니다. 1월 1–7, 2016는 먼저 1월 8–14를 사용합니다. 무대 도착은 역사적인 가르침, 라이브 모니터링.
1. 첫 주에 첨부하고 계산을 정의
입력은 4.0에 의하여 CC의 밑에 배부된 UCI 베이징 다 위치 공기 질 dataset의 연대입니다. 주 1 및 주 2 다운로드; 소스 신용 및 파일 식별은 소스 노트에 있습니다.
프로젝트 대화를 열고 air-week1.csv 전용을 + → Attach files로 첨부합니다. 유효한 모델을 선택하고 Python는 Ready이고 Settings → Runtimes에서 활성화합니다. 지불 조건:
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.
approving 전에 파일 읽기 및 계산을 검토합니다. Notebook에서 실행 완료를 확인한 다음 air-daily-v1.csv을 엽니다. 기본 값은 168 시간당 행 및 7 일일 행, 누락된 PM2.5 값이 포함되어 있습니다.
2. 방법을 변경하지 않고 새로운 관찰을 추가
같은 대화를 유지하십시오. air-week2.csv을 첨부하고, 첫 번째 첨부 파일을 사용할 수, 요청:
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.
에이전트가 기존 스크립트를 실행하고 동일한 누락값과 완전성 규칙을 유지하도록 검증합니다. 데이터와 방법을 모두 변경하면 결과가 바뀌는 이유를 설명하는 것이 어렵습니다.
3. 확장 된 결과를 검사
air-daily-v2.png 및 air-daily-v2.csv을 엽니다. 결합된 입력은 중복 또는 누락된 타임스탬프 없음와 더불어 336 시간 연속를, 포함합니다. 1월 11에는 1개의 누락된 PM2.5 관측이 있습니다. 테이블에는 14 일, 모든 회의가 있습니다. 예의 18-valid-hour 규칙.
1 월 11은 11.652 μg/m3의이며 23 유효한 시간에서 계산됩니다. 0이면 누락된 관측을 분할하지 마십시오. 완전한 타임스탬프 순서는 모든 측정 값이 현재 있다는 것을 보증하지 않습니다.
4. Baseline에 대한 비교
air-update-check.csv을 엽니다. 모든 7 공유 매일 행는 각 산출 분야의 맞은편에 동일합니다; 새로운 날짜는 1 월 8–14입니다. 원래 스크립트의 SHA-256은 이전 변경되지 않고 업데이트 후입니다.
입력 식별, 누락된 관측 및 유지 v1 파일을 확인하려면 air-update-notes.md을 엽니 다. 모든 14의 독립적 인 계산은 매일 의미와 검증 된 계산은 표시된 정밀도로 저장 된 출력을 일치합니다.
5. 보고서 날짜를 확인하기 전에
이 보고서는 실제 입력 간격을 따릅니다. 첫 번째 스크립트는 2 주 보고서에 첫 번째 주 타이틀을 유지; air-analysis-reviewed.py에서 발표 오류가 수정되었습니다. heading 템플릿만 변경됩니다. 검토 된 스크립트는 주 1 및 주에 변경되지 않았으므로 이전 파일을 보존합니다.
저장된 air-daily-baseline.csv 및 air-daily-updated.csv는 각 분야에 있는 본래 v1/v2 CSVs 일치합니다. air-update-verification.md은 이전의 동일한 검토 된 스크립트 해시를 기록하고 모두 실행 후, 두 개의 보고서 제목을 확인합니다. 이 분리된 라벨은 숫자의 방법으로 변화합니다.
Python 스크립트 검토, 기본 CSV, CSV 업데이트, 행 비교, 업데이트 된 보고서 및 인증현황 다운로드 pandas, NumPy 및 Matplotlib와 함께 Python을 사용하여 입력을 유지하고 신선한 접두사로 작성하십시오.
python air-analysis-reviewed.py air-week1.csv air-week2.csv --output-prefix air-daily-rerun --report air-report-rerun.md
비교는 1개의 역 및 2개의 역사적인 주를 설명합니다. AQI 분류, 노출 평가 또는 카우스 개입의 증거는 아닙니다. 동일한 데이터를 유지하면서 분석 방법에 대한 변화는 방법 비교을 참조하십시오.