快速入门¶

import tidypptsdm as tp

1. 一次巡检¶

mon = tp.run_monitor("D:/nedap/exports", days=7)

run_monitor() 读入文件夹中的全部导出文件（也包括子文件夹），整理成统一的访问记录，计算最近 days 天的各张日表，并列出最后一天的警报。屏幕上会打印摘要：

-- Monitoring NEDAP stations: 2024-05-19 to 2024-05-25 (7 days) --------
i 2 stations, 28 pigs; on 2024-05-25: 190 visits, 39.5 kg feed
! 2 alerts: 2 danger, 0 warning
  x Station 102: No visits on 2024-05-25 (15 pigs)
  x Pig 15983 (station 101): No visit for 2 days (last weight 143.0 kg)

没有自己的数据时，可以用自带的示例数据：tp.run_monitor(tp.load_example("nedap"))，或者 tp.load_example("fire")。

监控窗口是截至 end_date 的 days 天（含首尾）。end_date 默认取数据里的最后一天；如果最后一天就是今天，则取昨天，因为白天导出的数据当天还不完整。也可以自己指定，如 end_date="2024-05-20"。

2. 结果¶

mon 是一个 Monitor，各张表都是 pandas DataFrame：

属性	内容
`mon.stations`	每台测定站每天一行
`mon.houses`	每栋每天一行（栋 = 测定站编号的前 `house_width` 位）
`mon.pigs`	每头猪每天一行，没有访问的日子也在
`mon.pig_summary`	每头猪一行：低采食天数、无访问天数、最后一天的状态等
`mon.hours`	最后一天每台测定站每小时一行
`mon.alerts`	最后一天的警报
`mon.visits`	窗口内的访问记录
`mon.settings`	参数和窗口

每一列的含义见表格与警报。

3. 宽表¶

tp.wide_table(mon.stations, "feed_kg")

  location   05-19   05-20   05-21   05-22  05-23   05-24   05-25    total
0      101  50.923  49.585  46.784  44.780  47.12  44.424  42.030  325.646
1      102  58.752  56.385  47.664  53.857  50.52  55.163  42.784  365.125

4. 报告和表格¶

out = "D:/nedap/monitor/2024-05-25"
tp.write_monitor_report(mon, out, open=True)   # index.html + img/
tp.write_monitor_tables(mon, out)               # monitor.xlsx

或者一步完成，自动写到以最后一天命名的子文件夹：

tp.monitor_to_folder("D:/nedap/exports", "D:/nedap/monitor", days=7, open=True)

5. 作图¶

plots = tp.plot_monitor(mon, "intake")   # 每台测定站一张
plots[0].figure                           # matplotlib Figure
tp.save_monitor_plots(plots, "plots")

五种图见图与报告。