Python 代码：计算停车场每小时平均进出车流量

Python 代码：计算停车场每小时平均进出车流量

假设停车场信息表的文件名为'停车场信息表.xlsx'，表格中包含'进入时间'和'离开时间'两列。

以下是计算每小时进入停车场的平均车辆数和每小时离开停车场的平均车辆数的 Python 代码：

import pandas as pd
import datetime

# 读取停车场信息表
df = pd.read_excel('停车场信息表.xlsx')

# 将时间字符串转换为datetime格式
df['进入时间'] = pd.to_datetime(df['进入时间'])
df['离开时间'] = pd.to_datetime(df['离开时间'])

# 计算每小时进入停车场的平均车辆数
hourly_enter = df.groupby(df['进入时间'].dt.hour).size() / len(df.groupby(df['进入时间'].dt.date))
print('每小时进入停车场的平均车辆数：')
print(hourly_enter)

# 计算每小时离开停车场的平均车辆数
hourly_exit = df.groupby(df['离开时间'].dt.hour).size() / len(df.groupby(df['离开时间'].dt.date))
print('每小时离开停车场的平均车辆数：')
print(hourly_exit)

解释：

1. 通过pd.read_excel函数读取停车场信息表，存储为 DataFrame 对象df。
2. 使用pd.to_datetime函数将'进入时间'和'离开时间'两列转换为 datetime 格式。
3. 通过groupby函数和dt.hour属性计算每小时进入和离开停车场的车辆数。
4. 将每小时进入和离开停车场的车辆数除以停车场总天数，得到每小时进入和离开停车场的平均车辆数。
5. 输出每小时进入和离开停车场的平均车辆数。

该代码示例展示了如何利用 Python 和 pandas 库对停车场信息表进行分析，计算每小时进出车流量。您也可以根据需要调整代码，分析其他数据指标。