import sys
import os
sys.path.append(os.path.join(sys.path[0], 'data_process'))
sys.path.append(os.path.join(sys.path[0], 'data_analysis'))
sys.path.append(os.path.join(sys.path[0], 'helper'))
import datain as di
import dataout as do
datain = di.Init('3FFB8', '2017-02-20', '2017-10-22', '7', '8.676', '10.392',
'6.7', '1', '300', 'B')
shipDatas = datain.queryAll(isShuffle=False, isPD=True, meanTime=0)
shipParticular = datain.QueryShipParticualr()
print(shipParticular)
print(shipParticular['loa'])
# dataout = do.Init(shipDatas)
# dataout.to_print(['SPEED_VG'])
# dataout.to_csv(['SPEED_VG'])
retrv = stE(sigma)
if retrv.all():
retrv = np.ones(N, dtype=bool)
else:
pass
return retrv
# 다른 파일에서 본 파일을 부르면 실행 되지 않고, 행당 파일에서만 실행 되는 부분
if __name__ == '__main__':
# data 준비
# 1. data 불러오기
datain = di.Init(
'3FFB8', '2017-02-22 00:00',
'2017-02-22 23:00') # server에서 불러오기(하루 data임. 소장님께서 비교 항차기간 결정후 수정 예정)
df = datain.queryAll(isShuffle=False, isPD=True, meanTime=0)
df.to_csv("original_Df.csv")
# 2. data 정렬(혹시, sorting이 안되어 있을수도 있으니...시간순으로 오름차순 sorting)
df = df.sort_values(
["TIME_STAMP"],
ascending=[True]) # ascending = [True] : 오름차순 / [False] : 내림차순
#실행 구문
f = DataFilter() #인스턴스 정의, DataFilter class실행
datablock = Datablock(f, f, f,
f) # Datablock class init 실행 (값->DataFilter의 함수 받음)
df2 = datablock.run(df) # datablock의 run def 실행