计算每个人在每辆车上行驶的公里数

Question

我有来自大约 40 辆车的车队的大量里程表值，由不同的人驾驶，但在下面的示例中，我保持简单。

我已将所有内容导入 pandas，在我的里程表值旁边，当里程表日志事件被触发时，我有谁在驾驶车辆（通常他们会每公里触发一次，但有时触发更多，有时触发更少）

现在我需要计算出车辆 X 行驶的公里数，而 Y 人在方向盘后面，但我不确定如何。

matrix = [(1, '501', "Me"),
         (1, '502', "Me"),
         (1, '502', "Wife"),
         (1, '503', "Wife"),
         (1, '504', "Wife"),
         (1, '505', "Wife"),
         (1, '506', "Wife"),
         (1, '507', "Wife"),
         (1, '508', "Wife"),
         (1, '509', "Me"),
         (1, '510', "Me"),
         (1, '511', "Me"),
         (1, '512', "Me"),
         (1, '520', "Wife"),
         (1, '522', "Me"),
         (1, '523', "Me"),
         (1, '524', "Me"),
         (1, '524', "Me"),
         (1, '524', "Me"),
         (1, '524', "Me"),
         (1, '525', "Me"),
         (2, '126', "Me"),
         (2, '127', "Me"),
         (2, '128', "Me"),
         (2, '129', "Me"),
         ]

# Create a DataFrame object
dfObj = pd.DataFrame(matrix, columns=['Vehicle', 'ODOmeter', 'Who'])

print (dfObj)

print ("\nVehicle 1 have driven 10 km with Me behind the wheel\nand 14 km with Wife behind the wheel\nVehicle 2 have driven 3 km with me behind the wheel")

Answer 1

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这里有一个 function 来计算和打印所需的 output：

def print_kilometers(dfObj):
    dfObj['ODOmeter'] = dfObj['ODOmeter'].astype(float)
    dfObj["diff"]= dfObj.groupby("Vehicle")["ODOmeter"].diff()
    sum_km = dfObj.groupby(["Who", "Vehicle"])["diff"].sum()

    for i, v in sum_km.items():
       print("Vehicle {} have driven {} km with {} behind the wheel".format(i[1], v, i[0]))

解释

如果我理解你的问题，你可以简单地计算车辆公里数之间的差异，并使用由 pandas 提供的groupby pandas 。 以您的 dataframe 为例，您可以执行以下操作：

dfObj['ODOmeter'] = dfObj['ODOmeter'].astype(float)
dfObj["diff"]= dfObj.groupby("Vehicle")["ODOmeter"].diff()
sum_km = dfObj.groupby(["Who", "Vehicle"])["diff"].sum()

在第一行中，我将ODOmeter列转换为浮动，（如果公里只能是 integer 值，您可以切换到 int），在第二行中，我在 dataframe 中添加了一个列，其中包含差异，在最后一行中，我按Who和Vehicle分组并在diff列上求和。 您可以循环并打印结果：

for i, v in sum_km.items():
    print("Vehicle {} have driven {} km with {} behind the wheel".format(i[1], v, i[0]))

Answer 2

首先，您需要将里程表转换为正确的类型：

dfObj['ODOmeter'] = dfObj['ODOmeter'].astype(int)

然后计算每辆车的两个里程表数据点之间的差异，为您提供行程表

dfObj['Tripmeter'] = dfObj.groupby('Vehicle')['ODOmeter'].diff()

然后简单地将每个车辆和人员的行程表相加

dfObj.groupby(['Vehicle', 'Who'])["Tripmeter"].sum()
# Vehicle  Who 
# 1        Me      10.0
#          Wife    14.0
# 2        Me       3.0
# Name: ODOmeter, dtype: float64