ОТРЕДАКТИРОВАНО ДЛЯ ЯСНОСТИ

Я работаю над моделью региональной электроэнергетической системы. в настоящее время у меня есть два кадра данных: один содержит информацию о муниципалитете и энергетическом узле, другой - это спрос на энергию с течением времени в муниципалитете, как показано ниже (а не фактический df, который я использую)

municip = {
    "muni_id": [1401, 1402, 1407, 1415, 1419, 1480, 1480, 1427, 1484],
    "muni_name": ["Har", "Par", "Ock", "Ste", "Tjo", "Gbg", "Gbg", "Sot", "Lys"],
    "new_muni_id": [1401, 1402, 1480, 1415, 1415, 1480, 1480, 1484, 1484],
    "new_muni_name": ["Har", "Har", "Gbg", "Ste", "Ste", "Gbg", "Gbg", "Lys", "Lys"],
    "new_node_id": ["HAR1", "PAR1", "GBG2", "STE1", "STE1", "GBG1", "GBG2", "LYS1", "LYS1"]
}

df_1 = pd.DataFrame(municip)

demand = {
    "period": [1, 2, 3, 4, 5],
    1401: [2, 4, 4, 1, 2],
    1402: [1, 1, 3, 3, 5],
    1407: [2, 4, 4, 1, 2],
    1415: [1, 1, 3, 3, 5],
    1419: [1, 1, 3, 3, 5],
    1480: [1, 1, 3, 3, 5],
    1427: [2, 4, 4, 1, 2],
    1484: [1, 2, 3, 4, 5]
}

df_2 = pd.DataFrame(demand)

есть «старый» и «новый» muni_id и имя, потому что в некоторых муниципалитетах может не быть узла, поэтому я агрегировал спрос до ближайшего узла. df_2 — это спрос во всем муниципалитете, причем число в столбцах указывает muni_id.

мое намерение состоит в том, чтобы равномерно распределить муниципальный спрос на энергетический узел (в качестве начала для простоты)

Я попробовал следующее:

1. создать новый фрейм данных со столбцами периода и списком узлов

2. назначьте спрос на муниципалитет, который имеет одинаковый старый и новый идентификатор/имя, разделенный на количество узлов в этом же муниципалитете, например, выше Gbg имеет 2 узла (GBG1 и GBG2), поэтому спрос на GBG1 и GBG2 будет спросом 1480 (Гбг) разделить на два.

3. для муниципалитета, который имеет разные старый и новый идентификатор/название, требование старого идентификатора муниципалитета будет добавлено к требованию назначенного узла на основе предыдущего шага. например, в df_1 muni_id 1407 (Ock) назначен узлу GBG2, поэтому потребность GBG2 в первом периоде будет равна 2,5, где 0,5 — это предыдущий шаг (потребность Gbg / 2), 2 — текущий шаг (потребность Ок)

import pandas as pd

def profiling(df_1, df_2):
    
    # create empty df
    nodes = df_1["new_node_id"].unique()
    node_df = pd.DataFrame(columns=["period"] + list(nodes))
    node_df["period"] = df_2["period"]

    # loop based on node id
    for node in nodes:
        node_info = df_1[df_1["new_node_id"] == node]
        muni_id = node_info["muni_id"].values[0]
        new_muni_id = node_info["new_muni_id"].values[0]

        # assign demand to all nodes that has same old/new id
        if muni_id == new_muni_id :
            cumul_node = len(df_1[df_1["muni_id"] == muni_id])
            node_df[node] = df_2[muni_id] / cumul_node 
        
        # assign demand to node for muni that has different old/new id
        else:
            cumul_node = len(df_1[df_1["new_muni_id"] == new_muni_id])         
            add_demand = df_2[muni_id] / cumul_node

            if node in node_df:
                node_df[node] += add_demand
            else:
                node_df[node] = add_demand

    return node_df

Однако это приводит к тому, что некоторые узлы возвращают значения NaN, особенно муниципалитеты, которые имеют разные старые/новые идентификаторы, как показано в таблице ниже.

по моей логике, почасовая потребность GBG2 должна составлять половину от 1480 (Gbg muni) + 1407 (Ock muni), поскольку Ock назначается GBG2 как новый узел, т.е. 2,5 в первый период. То же самое касается узла LYS1, где общая потребность составит 1427 (Sot) и 1484 (Lys).

Поэтому я ожидаю получить что-то вроде этого

Может ли кто-нибудь улучшить мою функцию, или, возможно, в моей логике добавления значений есть ошибка?

Извините за длинный вопрос и заранее спасибо за помощь!