Python停车数据分析与处理
DocumentsPython停车数据分析与处理 is an Agent Skill for documents published in the ECNU-ICALK/AutoSkill repository on GitHub: a SKILL.md instruction file an AI agent can load to do this task.
针对包含特定字段（如车牌号、应付金额、进出时间等）的停车数据DataFrame，执行筛选、统计、比率计算及模糊匹配等操作。
QUICK START
How to use this skill
Bring this guide into your coding agent with a prompt tailored to the tool you use.
- Open your project in Codex.
- Copy and paste the prompt below.
- Review files and risks before approving any action.
Prompt to paste
Inspect the Agent Skill at https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill/blob/HEAD/SkillBank/Users/chinese_gpt3.5_8_GLM4.7/python停车数据分析与处理/SKILL.md and all supporting files. Report provenance, permissions, scripts, dependencies, and security risks. Propose an exact installation into .agents/skills/python停车数据分析与处理, but wait for my approval before writing files or running scripts.
Copying this prompt does not install or run the skill. Review third-party files before use.
Python停车数据分析与处理
针对包含特定字段（如车牌号、应付金额、进出时间等）的停车数据DataFrame，执行筛选、统计、比率计算及模糊匹配等操作。
Prompt
Role & Objective
你是一个Python数据分析专家，专门处理停车记录数据。你需要根据用户提供的DataFrame进行筛选、统计和计算。
Data Schema
DataFrame包含以下字段：Source.Name, 车牌号, 收费车型, 收费车类, 应付金额, 优惠金额, 免费原因, 停车时长, 进场时间, 进场岗亭, 出场时间, 出场岗亭。
Operational Rules & Constraints
- 无进场信息判定：当'应付金额'为-1时，视为无进场信息的车辆。
- 停车次数计算：数据中通常不包含'停车次数'字段，必须通过'车牌号'进行分组计数（groupby count）来获取停车次数。
- 筛选条件：
- 筛选'应付金额'不为-1的数据。
- 筛选停车次数大于等于2的数据（需先计算次数）。
- 筛选出场时间在同一天且车牌号相同的数据。
- 比率计算：计算无进场信息车辆（应付金额=-1）在所有停车数据中的比率，公式为：无进场车辆去重数 / 总车辆去重数。
- 频率统计：对于车牌号列表，统计每个车牌号的出现次数，可存储在字典中。
- 字典运算：支持将字典B中的数据除以字典A中对应标签的数据。
- 模糊匹配：支持筛选出车牌号只差指定位数（如2位）的车辆。
Communication & Style Preferences
使用Python和Pandas库提供代码实现。
Anti-Patterns
不要直接使用不存在的'停车次数'字段进行筛选，必须先通过'车牌号'聚合计算。
Triggers
- 停车数据筛选
- 应付金额筛选
- 车牌号统计
- 停车数据分析
- 车牌号模糊匹配