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pandas - 如何使用字典中的数据初始化索引参数

问题描述

我正在使用两个块，一个使用 pandas 从 .csv 文件导入数据，另一个使用此信息来构造变量值。

第一个块工作正常，我可以用索引值构建一个表（在这种情况下是能源关税价格）：

import pandas as pd

df_1 = pd.read_csv('time_tff_data.csv', sep=';', usecols=['time', 'tff'], index_col='time', header=0)

data_Tariff = {
    'tff':{'time': df_1['tff'].to_dict()} #Set of tariff prices
    }              

data = {None: dict(tariff=data_Tariff)}

问题是在另一个块上，即我需要使用数据的块上，我无法使用字典中的数据初始化参数。尽管我正在使用 Pyomo（用于优化），但我的问题不是关于 Pyomo 本身，而是关于如何使用存储在字典（self.tff）中的数据初始化参数：

from pyomo.environ import *
from data import data_Tariff
from pyomo.environ import SimpleBlock

class tariff(SimpleBlock):
     
    def __init__(self, *args, **kwds):
        super().__init__(*args, **kwds)
        self.time = Set()
        
        self.Tmax = Param(self.time, doc='Maximum tariff price',  default=1.06, multable=True)
        self.Tmin = Param(self.time, doc='Minimum tariff price',  default=0.39, multable=True)
        self.tff = Param(self.time, doc='Set of tariff prices',  default=data_Tariff['tff'], mutable=True)
        self.Tc = Var(self.time, doc='Tariff priority index', initialize=0)
        
        def _Tc(m, t):
            if tff is not None:
                return (m.Tc[t] == (m.Tmax-m.tff[t])/(m.Tmax-m.Tmin) for t in m.time)
            return Constraint.Skip
    
        self.Tc = Constraint(self.time, rule=_Tc, doc='Tariff priority index')

我的问题是：我如何从数据块中导入关税数据“tff[t]”，因为该集合是按时间 [t] 索引的？

标签： pandasdataframedictionarypyomo

解决方案

几个快速观察...

首先，您应该使用关键字initializenotdefault从集合中初始化。另外，我不明白你为什么要让它可变，所以你可以删除它。尝试：

self.tff    = Param(self.time, doc='Set of tariff prices',  initialize=data_Tariff['tff'])

这假设data_Tariff[tff]返回一个正确构造的字典，该字典由self.time

备份，我看到你还需要初始化self.time：

self.time = Set(initialize=data_Tariff[tff].keys())

你的约束...你的约束看起来不正确。for t in m.time当您使用集合调用规则时，会处理该部分。它将对 的每个值进行约束t。检查 tff... 可能没有必要，对吧？如果有必要，您需要将其引用为self.tff. 所以：

def _Tc(m, t):
    return m.Tc[t] == (m.Tmax-m.tff[t])/(m.Tmax-m.Tmin)

self.Tc = Constraint(self.time, rule=_Tc, doc='Tariff priority index')

此外，您的TmaxandTmin似乎只是常量（未编入索引）。如果是这种情况，您可以稍微简化一下，只需将它们视为常规 python 变量的常量，如果需要，将它们从模型声明中取出。

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