原油特征处理，删除手工数据

lib/dataread.py

@@ -20,8 +20,8 @@ plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
 
 from datetime import timedelta
-# from config_jingbo import *
+from config_jingbo import *
-from config_juxiting import *
+# from config_juxiting import *
 from sklearn import metrics
 from reportlab.pdfbase import pdfmetrics   # 注册字体
 from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont # 字体类
@@ -473,9 +473,8 @@ def datachuli(df_zhibiaoshuju,df_zhibiaoliebiao,datecol='date',end_time='',y='y'
             values = values +  [column, last_update_time,0]
         # 计算特征数据值的时间差
         try:
-            time_diff = (df1[column].dropna().index.to_series().diff().mode()[0]).total_seconds() / 3600 / 24
-
             # 计算预警日期
+            time_diff = (df1[column].dropna().index.to_series().diff().mode()[0]).total_seconds() / 3600 / 24
             from datetime import timedelta
             early_warning_date = datetime.datetime.strptime(last_update_time, '%Y-%m-%d') + timedelta(days=time_diff)*2
             early_warning_date = early_warning_date.strftime('%Y-%m-%d')
@@ -492,9 +491,9 @@ def datachuli(df_zhibiaoshuju,df_zhibiaoliebiao,datecol='date',end_time='',y='y'
 
 
     logger.info(f'删除两月不更新特征前数据量：{df.shape}')
-    # 去掉近最后数据对应的日期在两月以前的列，删除近2月的数据是常熟的列
+    # 去掉近最后数据对应的日期在六月以前的列，删除近2月的数据是常熟的列
     current_date = datetime.datetime.now()
-    two_months_ago = current_date - timedelta(days=40)
+    two_months_ago = current_date - timedelta(days=180)
 
     def check_column(col_name):
         '''
@@ -507,8 +506,11 @@ def datachuli(df_zhibiaoshuju,df_zhibiaoliebiao,datecol='date',end_time='',y='y'
         df_check_column = df[['ds',col_name]]
         df_check_column = df_check_column.dropna()
         if len(df_check_column) == 0:
+            print(f'空值列：{col_name}')
             return True
-        if df_check_column[(df_check_column['ds']>= two_months_ago)].groupby(col_name).ngroups < 2:
+        # 判断是不是常数列
+        if df_check_column[(df_check_column['ds']>= two_months_ago)].groupby(col_name).ngroups < 2:  
+            print(f'180没有更新：{col_name}')
             return True
         corresponding_date = df_check_column.iloc[-1]['ds']
         return corresponding_date < two_months_ago
@@ -1181,7 +1183,7 @@ class EtaReader():
         '''
 
         # 构建新的DataFrame  df  df1
-        df = pd.DataFrame(columns=['指标分类', '指标名称', '指标id', '频度'])
+        df = pd.DataFrame(columns=['指标分类', '指标名称', '指标id', '频度','指标来源','来源id'])
         df1 = pd.DataFrame(columns=['DataTime'])
 
 
@@ -1225,16 +1227,27 @@ class EtaReader():
                         EdbCode = i.get('EdbCode')
                         EdbName = i.get('EdbName')  # 指标名称，要保存到df2的指标名称列,df的指标名称列
                         Frequency = i.get('Frequency')  # 频度，要保存到df的频度列
+                        SourceName = i.get('SourceName')  # 来源名称，要保存到df的频度列
+                        Source = i.get('Source')  # 来源ID，要保存到df的频度列
                         # 频度不是 日 或者 周的 跳过
                         if Frequency not in ['日度','周度','日','周']:
                             continue
-                                            
+                        
+                        # 只保留手工数据中，名称带有 海运出口 海运进口
+                        if Source == 9 and not ('海运出口' in EdbName or '海运进口' in EdbName):
+                            continue
+                        
+                        # 不要wind数据
+                        if Source == 2:
+                            continue
+
+                        
                         # 判断名称是否需要保存
                         isSave = self.filter_yuanyou_data(ClassifyName,EdbName)
                         if isSave:
                             # 保存到df
                             # 保存频度  指标名称  分类  指标id 到 df
-                            df2 = pd.DataFrame({'指标分类': ClassifyName, '指标名称': EdbName, '指标id': EdbCode, '频度': Frequency},index=[0])
+                            df2 = pd.DataFrame({'指标分类': ClassifyName, '指标名称': EdbName, '指标id': EdbCode, '频度': Frequency,'指标来源':SourceName,'来源id':Source},index=[0])
                             
                             # df = pd.merge(df, df2, how='outer') 
                             df = pd.concat([df, df2])
@@ -1255,7 +1268,7 @@ class EtaReader():
                 itemname = item
 
             df1 = self.edbcodegetdata(df1,item,itemname)
-            df = pd.concat([df, pd.DataFrame({'指标分类': '其他', '指标名称': itemname, '指标id': item, '频度': '其他'},index=[0])])
+            df = pd.concat([df, pd.DataFrame({'指标分类': '其他', '指标名称': itemname, '指标id': item, '频度': '其他','指标来源':'其他','来源id':'其他'},index=[0])])
 
         # 按时间排序
         df1.sort_values('DataTime',inplace=True,ascending=False)

models/nerulforcastmodels.py

@@ -1920,7 +1920,7 @@ def pp_export_pdf_v1(num_indicators=475,num_models=21, num_dayindicator=202,inpu
 
     ### 添加标题
     content.append(Graphs.draw_title(f'{y}{time}预测报告'))
-
+ 
     ### 预测结果
     content.append(Graphs.draw_little_title('一、预测结果：'))
     # 添加图片