永康网站优化,人力外包,企业网app下载,海网站建设根据车辆的运行轨迹#xff0c;计算先经过某些路段#xff0c;再经过某些路段的车辆数。
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如下表#xff0c; 其中#xff1a;vehicle: 车辆编号#xff1b;route: 车辆轨迹。
以第一行为例#xff0c;车辆car1按顺序经过了路段123…根据车辆的运行轨迹计算先经过某些路段再经过某些路段的车辆数。
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如下表 其中vehicle: 车辆编号route: 车辆轨迹。
以第一行为例车辆car1按顺序经过了路段123、路段456、路段789。
现统计先通过路段123再通过路段789的车辆数。
大家可以可以先思考一下怎么使用Python和SQL进行实现。 Python
实现思路以car1的轨迹为例现将route拆分成列表[123, 456, 789]判断该列表中是否包含路段123和路段789如果包含则再进一步判断路段123在列表中的位置是不是在路段789的前面如果也是则该车辆满足要求。
import pandas as pd
import numpy as np data pd.DataFrame({vehicle: [car1, car2, car3, car4, car5],route: [123456789, 1123789357, 1234567899, 123456789548, 789123]}
)# 统计途径路段:123和789的车辆数
data (data.eval(routeroute.str.split()). # 将route拆分成列表# 如果车辆的route包含123和789则flag列赋值为1 否则为0assign(flaglambda df: df[route].apply(lambda x: 1 if set([123, 789]).issubset(set(x)) else 0)).query(flag1). # 将flag列为1的数据筛选出来# 比较123和456在列表中的位置assign(order_checklambda df: df[route].apply(lambda x: x.index(123) x.index(789))).query(order_checkTrue)
)
data 至此筛选出来了满足条件的车辆可进一步处理出车辆数。
clickhouse
select vehicle, splitByChar(, route) as route_list, # 将route拆分成数组hasAll(route_list, [123, 789]) as flag # 判断[123, 789]是否都包含在route_list中indexOf(route_list, 123) as one, # 计算123在route_list中的位置indexOf(route_list, 789) as two # 计算789在route_list中的位置
from table_name
where flag 1
and one two
