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      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\reshape\\concat.py\u001b[0m in \u001b[0;36mget_result\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    518\u001b[0m                 \u001b[0mmgrs_indexers\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_mgr\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mindexers\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    519\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 520\u001b[1;33m             new_data = concatenate_block_managers(\n\u001b[0m\u001b[0;32m    521\u001b[0m                 \u001b[0mmgrs_indexers\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mnew_axes\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mconcat_axis\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mbm_axis\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mcopy\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcopy\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    522\u001b[0m             )\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\internals\\concat.py\u001b[0m in \u001b[0;36mconcatenate_block_managers\u001b[1;34m(mgrs_indexers, axes, concat_axis, copy)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     87\u001b[0m         \u001b[0mblocks\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     88\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 89\u001b[1;33m     \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mBlockManager\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mblocks\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0maxes\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     90\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     91\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\internals\\managers.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, blocks, axes, do_integrity_check)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    141\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    142\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mdo_integrity_check\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 143\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_verify_integrity\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    144\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    145\u001b[0m         \u001b[1;31m# Populate known_consolidate, blknos, and blklocs lazily\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\internals\\managers.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_verify_integrity\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    323\u001b[0m                 \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mconstruction_error\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mtot_items\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mblock\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mshape\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0maxes\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    324\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mlen\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mitems\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m \u001b[1;33m!=\u001b[0m \u001b[0mtot_items\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 325\u001b[1;33m             raise AssertionError(\n\u001b[0m\u001b[0;32m    326\u001b[0m                 \u001b[1;34m\"Number of manager items must equal union of \"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    327\u001b[0m                 \u001b[1;34mf\"block items\\n# manager items: {len(self.items)}, # \"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mAssertionError\u001b[0m: Number of manager items must equal union of block items\n# manager items: 70, # tot_items: 20"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import datetime\n",
    "import time, datetime\n",
    "import matplotlib as plt\n",
    "\n",
    "data = pd.read_csv(r'D:\\Work\\Code_write\\data_analyze_platform\\USER\\lzx\\03骑享\\01数据处理\\thermal_runaway.csv',encoding='gbk')\n",
    "print(data)\n",
    "#----------------------------------------筛选充电后静置数据------------------------------------------------------------\n",
    "chrgr_rest_data_temp = data.loc[(data['充电状态'] == 0) & (data['SOC[%]'] > 95) & (data['总电流[A]'] < 0.1)]#接近慢充后静置数据\n",
    "chrgr_rest_data = chrgr_rest_data_temp.reset_index(drop=True)\n",
    "temp_rest_time = chrgr_rest_data['时间戳'].reset_index(drop=True)\n",
    "rest_time = pd.to_datetime(temp_rest_time)\n",
    "# rest_chrg_time = datetime(rest_time)\n",
    "# delta_time = np.diff(rest_chrg_time)\n",
    "delta_time = (np.diff(rest_time)/pd.Timedelta(1, 'min'))#计算时间差的分钟数\n",
    "pos = np.where(delta_time > 30)\n",
    "pos_ful_tem = np.insert(pos, 0, 0)\n",
    "pos_len = len(pos_ful_tem)\n",
    "data_len = len(rest_time)\n",
    "pos_ful = np.insert(pos_ful_tem, pos_len, data_len-1)\n",
    "splice_num = []\n",
    "for item in range(0,len(pos_ful)-1):\n",
    "    splice_num.extend(item*np.ones(pos_ful[item +1]-pos_ful[item]))\n",
    "    print(pos_ful[item +1]-pos_ful[item])\n",
    "splice_num = np.insert(splice_num, 0, 0)\n",
    "chrgr_rest_data['chrgr_rest'] = splice_num"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "AssertionError",
     "evalue": "Number of manager items must equal union of block items\n# manager items: 70, # tot_items: 20",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
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      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\reshape\\concat.py\u001b[0m in \u001b[0;36mget_result\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    518\u001b[0m                 \u001b[0mmgrs_indexers\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_mgr\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mindexers\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    519\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 520\u001b[1;33m             new_data = concatenate_block_managers(\n\u001b[0m\u001b[0;32m    521\u001b[0m                 \u001b[0mmgrs_indexers\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mnew_axes\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mconcat_axis\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mbm_axis\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mcopy\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcopy\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    522\u001b[0m             )\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\internals\\concat.py\u001b[0m in \u001b[0;36mconcatenate_block_managers\u001b[1;34m(mgrs_indexers, axes, concat_axis, copy)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     87\u001b[0m         \u001b[0mblocks\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     88\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 89\u001b[1;33m     \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mBlockManager\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mblocks\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0maxes\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     90\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     91\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\internals\\managers.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, blocks, axes, do_integrity_check)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    141\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    142\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mdo_integrity_check\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 143\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_verify_integrity\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    144\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    145\u001b[0m         \u001b[1;31m# Populate known_consolidate, blknos, and blklocs lazily\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\internals\\managers.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_verify_integrity\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    323\u001b[0m                 \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mconstruction_error\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mtot_items\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mblock\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mshape\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0maxes\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    324\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mlen\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mitems\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m \u001b[1;33m!=\u001b[0m \u001b[0mtot_items\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 325\u001b[1;33m             raise AssertionError(\n\u001b[0m\u001b[0;32m    326\u001b[0m                 \u001b[1;34m\"Number of manager items must equal union of \"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    327\u001b[0m                 \u001b[1;34mf\"block items\\n# manager items: {len(self.items)}, # \"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mAssertionError\u001b[0m: Number of manager items must equal union of block items\n# manager items: 70, # tot_items: 20"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#---------------------------判断数据点数大于30的数据段,对电压微分并画图--------------------------------------------\n",
    "cellvolt_name=['单体电压'+str(x) for x in range(1,21)]\n",
    "chrgr_rest_check_data = chrgr_rest_data.drop(['GSM信号','故障等级','故障代码','开关状态','单体压差','绝缘电阻'],axis=1,inplace=False)\n",
    "print(chrgr_rest_check_data)\n",
    "# print(chrgr_rest_check_data.columns)\n",
    "chrgr_rest_check_data.fillna(value=0)\n",
    "df_test_time = pd.to_datetime(chrgr_rest_check_data['时间戳'])\n",
    "chrgr_rest_data['时间戳'] = df_test_time\n",
    "k = 0\n",
    "ColNames = chrgr_rest_data.columns\n",
    "df_test_diffdt = pd.DataFrame\n",
    "df_test_diffdt.columns = ColNames\n",
    "for j in range(0,len(pos_ful)-1):\n",
    "    df_test_rest_data = chrgr_rest_data.loc[chrgr_rest_data['chrgr_rest'] == j]\n",
    "    if len(df_test_rest_data) > 30:\n",
    "        df_test_rest_data_diff_temp = np.diff(df_test_rest_data, axis = 0)#计算采样时间差及电压差\n",
    "        df_test_rest_data_diff = pd.DataFrame(df_test_rest_data_diff_temp)\n",
    "        df_test_rest_data_dt = df_test_rest_data_diff['时间戳']/pd.Timedelta(1, 'min')\n",
    "        df_test_rest_data_diff_volt = df_test_rest_data_diff[cellvolt_name]\n",
    "        df_test_rest_data_diffdt = df_test_rest_data_diff_volt.div(df_test_rest_data_dt,axis=0)\n",
    "        df_test_rest_data_diff.columns = ColNames\n",
    "        df_test_rest_data_diff['chrgr_rest'] = k\n",
    "        k = k+1\n",
    "# print(df_test_rest_data_diff)\n",
    "        # print(df_test_rest_data_diffdt)\n",
    "#         df_test_diffdt = pd.concat([df_test_diffdt,df_test_rest_data_diffdt])\n",
    "# for i in range(0,k):\n",
    "#     fig = plt.figure(figsize=(20,10))\n",
    "#     df_fig = df_test_diffdt.loc[df_test_diffdt['chrgr_rest'] == i]\n",
    "#     length = len(df_fig)\n",
    "#     for volt_num in cellvolt_name:\n",
    "#         plt.scatter([x for x in range(0, length)], df_fig[volt_num][0:length], label=volt_num)\n",
    "#         plt.legend()\n",
    "#         title = df_fig['device_id'][0] + '-' + df_fig['时间戳'][0]\n",
    "#         plt.title(title)\n",
    "#         plt.savefig(r'D:\\Work\\Code_write\\data_analyze_platform\\test\\lzx\\01Qixiang\\01电压排序\\01算法\\DBDownload\\\\'+title+'.png', dpi=300)\n",
    "#         plt.show()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "AssertionError",
     "evalue": "Gaps in blk ref_locs",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
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