バッチで毎日のシミュレーションを実行しています。1 年間の結果を得るために 365 回のシミュレーションを実行しています。毎回実行した後、結果からいくつかの配列を抽出し、後で分析するためにそれらを pandas.DataFrame に追加したいと考えています。
大まかなモデル (最適化を行う) と、シミュレーション後のより正確なモデルがあるため、2 つのソースから同じ変数を取得できます。事後シミュレーションが行われた場合、その結果が最適化結果を上書きする可能性があります。
さらに複雑にするために、離散化設定に応じて、最適化モデルの出力間隔は短くなりますが、最終的な分析はシミュレーション後のより大きな間隔で行われます)。
この DataFrame を構築する最良の方法は何ですか?
これが私の最初のアプローチでした：
- シミュレーション後の間隔が大きい (=15 分) インデックスを使用して、
DataFramedf年間の空欄を作成します。DateRange - 最適化を 1 日間行う ==>より短い間隔
df_tempでas index を使用して一時的に作成するDateRange - ここで説明されているように、これ
DataFrameを 15 分にダウンサンプリングします。 - で更新
dfしdf_tempます（df前回の実行の最後の行を除いて、行はまだ空であるため、取得する必要がありますdf_temp[1:]） - 同日のシミュレーションを実行 ==>
df_temp2間隔 = 15 分で一時的に作成 - で対応する行を上書きし
dfますdf_temp2
ステップ 4) と 6) ではどの方法を使用すればよいですか? または、最初からより良い方法はありますか？ありがとう、ロエル