Перезапуск анализа с обновленными данными

Практический пример Добавить вторую неделю наблюдений за качеством воздуха в Пекине

При появлении новых наблюдений сохраняйте исходный уровень и повторите тот же метод, прежде чем сравнивать результаты. В этом примере используются фактические данные Аотижунсин PM2.5: сначала Январь 1-7, 2016, затем Январь 8-14. Постановочное прибытие - это исторический повтор учения, а не живой мониторинг.

1. Прикрепить первую неделю и определить расчет

Входные данные представляют собой хронологические подмножества UCI Beijing Multi-Site Air Quality Dataset (недоступная ссылка), распределенные под CC BY 4.0. Скачать Неделя 1 и Неделя 2; Идентификаторы исходного кода и файлов находятся в Источник отмечает.

Откройте разговор о проекте и прикрепите air-week1.csv через + → Attach files. Выберите доступную модель и подтвердите, что Python является Ready и включен в Settings → Runtimes. Отправить:

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.

Просмотрите чтение файла и вычисление перед утверждением. В Notebook проверьте завершение выполнения, а затем откройте air-daily-v1.csv. Базовый уровень содержит Почасовые строки 168 и ежедневные строки 7, без отсутствующих значений PM2.5.

2. Добавить новые наблюдения без изменения метода

Продолжайте тот же разговор. Прикрепите air-week2.csv, оставьте первое вложение доступным и запросите:

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.

Убедитесь, что Агент запускает существующий сценарий и сохраняет те же правила недостающей ценности и полноты. Изменение данных и методов затрудняет объяснение того, почему результат изменился.

3. Проверить расширенные результаты

Открыть air-daily-v2.png и air-daily-v2.csv. Комбинированный вход содержит 336 Почасовые ряды, с Нет дубликатов или отсутствующих меток времени. Недостающее наблюдение PM2.5 выйдет в январе, 11. В таблице есть 14 дней, и все они соответствуют правилу 18-valid-hour.

Среднее значение января 11 - 11.652 мкг/м3, вычисленное из 23 действительные часы. Не делите недостающее наблюдение на нулевое. Полная последовательность меток времени не гарантирует, что все значения измерений присутствуют.

4. Сравнение с базовым уровнем

Открыть air-update-check.csv. Все Семь общих ежедневных строк одинаковы для всех выходных полей. Единственными новыми датами являются январь 8-14. SHA-256 оригинального сценария остается неизменным до и после обновления.

Откройте air-update-notes.md для проверки входных идентификаторов, отсутствующих наблюдений и сохраненных файлов v1. Независимый расчет всех ежедневных средств 14 и подсчета валидных часов соответствовал сохраненному выходу с его отображаемой точностью.

5. Проверьте даты отчета, прежде чем сдавать его

Убедитесь, что заголовок отчета соответствует фактическому входному интервалу. Первоначальный сценарий сохранил название первой недели в своем двухнедельном отчете. В air-analysis-reviewed.py была исправлена ошибка представления. Изменился только шаблон заголовка. Сценарий был запущен без изменений на неделе 1 и в обе недели, сохраняя все предыдущие файлы.

Сохраненные air-daily-baseline.csv и air-daily-updated.csv соответствуют оригинальным v1/v2 CSV в каждой области. air-update-verification.md записывает один и тот же хэш-сценарий до и после обоих запусков и проверяет два заголовка отчета. Это отделяет исправленную метку от изменения в численном методе.

Скачайте Сценарий Python, Базовый CSV, Обновленный CSV, Сравнение строк, Обновленный доклад и контрольное письмо. Используйте Python с пандами, NumPy и Matplotlib, сохраните оба входа и напишите свежий префикс:

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

Сравнение описывает одну станцию и две исторические недели. Это не классификация AQI, оценка воздействия или доказательство причинно-следственного вмешательства. Для изменения метода анализа при сохранении одних и тех же данных см. Сравнение методов.