問題分析

從錯誤日志中可以看到，代碼在 report_services.py 的 gnss_monthly_report 函數中出現了 ValueError，具體錯誤信息是：

ValueError: either both or neither of x and y should be given

這個錯誤發生在以下代碼行：

report_data["V(ΔXY)"] = np.where(report_data['ΔXY'].diff().fillna(0) / 1, 0)

問題出在 np.where 的使用上。np.where 的語法是：

np.where(condition, x, y)

• condition：條件表達式。
• x：當條件為 True 時的返回值。
• y：當條件為 False 時的返回值。

在您的代碼中，np.where 只提供了一個參數（report_data['ΔXY'].diff().fillna(0) / 1），缺少了 x 和 y 參數，因此拋出了 ValueError。

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解決方案

修復 np.where 的使用，確保提供完整的參數。以下是修改后的代碼：

# 修改前
report_data["V(ΔXY)"] = np.where(report_data['ΔXY'].diff().fillna(0) / 1, 0)# 修改后
report_data["V(ΔXY)"] = np.where(report_data['ΔXY'].diff().fillna(0) / 1 != 0,  # 條件report_data['ΔXY'].diff().fillna(0) / 1,       # 條件為 True 時的值0                                              # 條件為 False 時的值
)

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shift 和 diff 函數的區別

1. shift 函數

• 功能：將數據沿著指定的軸移動指定的步長。

• 參數：

  • periods：移動的步長，默認為 1。正數表示向下移動，負數表示向上移動。
  • fill_value：用于填充移動后產生的缺失值。

• 示例：

  import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
  shifted_data = data.shift(1)
  print(shifted_data)
  

  輸出：

  0    NaN
  1    1.0
  2    2.0
  3    3.0
  4    4.0
  dtype: float64
  

• 應用場景：

  • 計算滯后值（如上一行的值）。
  • 計算滑動窗口統計量（如滑動平均值）。

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2. diff 函數

• 功能：計算當前行與前一行的差值。

• 參數：

  • periods：差分的步長，默認為 1。正數表示與前面的行計算差值，負數表示與后面的行計算差值。

• 示例：

  import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
  diff_data = data.diff()
  print(diff_data)
  

  輸出：

  0    NaN
  1    1.0
  2    1.0
  3    1.0
  4    1.0dtype: float64
  

• 應用場景：

  • 計算時間序列數據的變化量。
  • 計算數據的一階差分（如速度、加速度）。

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shift 和 diff 的區別

特性	shift	diff
功能	移動數據，不改變數據本身的值	計算當前行與前一行的差值
返回值	移動后的數據，可能包含 NaN	差值數據，第一行通常為 NaN
參數	periods（步長）、fill_value（填充值）	periods（步長）
應用場景	滯后值計算、滑動窗口統計	變化量計算、一階差分

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修復后的完整代碼示例

以下是修復后的完整代碼片段：

# 計算 ΔXY 變化速率 (V(ΔXY))
delta_xy_diff = report_data['ΔXY'].diff().fillna(0)  # 計算 ΔXY 的變化量
delta_xy_shift = report_data['ΔXY'].shift(1).fillna(0)  # 獲取前一行的 ΔXY 值
report_data["V(ΔXY)"] = np.where(delta_xy_shift != 0,  # 條件：前一行的 ΔXY 不為 0delta_xy_diff / delta_xy_shift,  # 條件為 True 時的值：變化速率0  # 條件為 False 時的值：設置為 0
)# 計算 ΔXY 累計變化量 (∑(ΔXY))
report_data["∑(ΔXY)"] = report_data["ΔXY"].cumsum()# 將 NaN 替換為 0
report_data = report_data.fillna(0)# 將數據保留小數點后兩位
report_data = report_data.round(2)# 將 DataFrame 轉換為列表
data_list = report_data.values.tolist()# 將第一列（索引 0）設置為 0
for row in data_list:row[0] = 0  # 將每一行的第一列設置為 0# 將處理后的列表賦值給 sensor_report["data"]
sensor_report["data"] = data_listlogger.info(f"該臺 gnss 設備 {query_para.device_type + '.' + query_para.measurement_id} 的報表數值是: {sensor_report}")return sensor_report

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總結

1. 修復了 np.where 的錯誤：確保 np.where 的參數完整。
2. 解釋了 shift 和 diff 的區別：
   • shift 用于移動數據。
   • diff 用于計算差值。
3. 提供了修復后的完整代碼：確保代碼邏輯正確，并能正確處理數據。
   應用：

report_data[“V(ΔXY)”] = np.where(report_data[‘ΔXY’].diff() != 0, report_data[‘ΔXY’].diff().shift(1) / 1, 0)