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In [18]:



    


from paramiko import SSHClient, SSHConfig
import os
import sys
sys.path.append('../../')
import datetime
import calendar
from xml.dom import minidom
from lxml import etree
from disaggregator import utils
import pickle
import pandas as pd
import decimal
import json



    











In [2]:



    


from disaggregator import GreenButtonDatasetAdapter as gbda



    











In [3]:



    


from disaggregator import appliance



    











In [4]:



    


reload(appliance)



    


















    
Out[4]:








<module 'disaggregator.appliance' from '../../disaggregator/appliance.pyc'>

















In [5]:



    


#import get_files



    











In [6]:



    


os.getcwd()



    


















    
Out[6]:








'/Users/sabina/django_we/wikienergy/proto/explore_oakpark'

















In [7]:



    


traces = pickle.load(open('../../data/traces.p'))



    











In [8]:



    


def get_traces_by_month_and_year(year,month):
    #way more efficient to make a cool data frame and slice into it right?
    day_one = 1
    day_last = calendar.monthrange(year,month)[1]
    range_start = datetime.datetime(year,month,day_one,0,0)
    range_end = datetime.datetime(year,month,day_last,0,0) 
    good_traces = [] 
    for t in traces:
        rng = [dt.to_datetime() for dt in t.series.index]
        if range_start in rng and range_end in rng:
            tempapp = appliance.ApplianceTrace(t.series[range_start:range_end],t.metadata)
            good_traces.append(tempapp)
    return good_traces



    











In [62]:



    


gt = get_traces_by_month_and_year(2014,6)



    











In [9]:



    


def get_month_statistics(month_traces):
    stats = {}
    sums = pd.Series([float(t.series.sum())/(1000.0) for t in month_traces])
    #stats['sums']=sums
    stats['high']=sums.max()
    stats['low'] = sums.min()
    stats['mean'] = sums.mean()
    stats['median'] = sums.median()
    stats['std'] = sums.std()
    return stats



    











In [128]:



    


june_stats = get_month_statistics(gt)



    











In [129]:



    


june_stats



    


















    
Out[129]:








{'high': 1414.433,
 'low': 63.805999999999997,
 'mean': 656.51600000000008,
 'median': 585.58900000000006,
 'std': 358.38159914584526}

















In [91]:



    


eia = pd.read_excel('table5_a.xls')



    











In [117]:



    


states_energy = {}
for i in range(2,64):
    states_energy[eia.iloc[i][0]]=eia.iloc[i][2]



    











In [142]:



    


states_energy['Washington']



    


















    
Out[142]:








1037.3276

















In [147]:



    


s1 = pd.Series([1,1,1])
s2 = pd.Series([1,1,1])
s3 = s1.add(s2)



    











In [148]:



    


s3



    


















    
Out[148]:








0    2
1    2
2    2
dtype: int64

















In [10]:



    


def get_traces_by_month_and_year(year,month):
    #way more efficient to make a cool data frame and slice into it right?
    day_one = 1
    day_last = calendar.monthrange(year,month)[1]
    range_start = datetime.datetime(year,month,day_one,0,0)
    range_end = datetime.datetime(year,month,day_last,0,0) 
    good_traces = [] 
    for t in traces:
        rng = [dt.to_datetime() for dt in t.series.index]
        if range_start in rng and range_end in rng:
            tempapp = appliance.ApplianceTrace(t.series[range_start:range_end],t.metadata)
            good_traces.append(tempapp)
    return good_traces



    











In [133]:



    


def averages_month_and_year(y,m):
    traces = get_traces_by_month_and_year(y,m)
    traces_series=None
    traces_series = [t.series for t in traces]
    for t_i in range(len(traces_series)):
        if type(traces_series[t_i][0])!=decimal.Decimal:
            for i in traces_series[t_i].index:
                traces_series[t_i][i]=decimal.Decimal(traces_series[t_i][i])
    first = traces_series[0]
    for i in range(1,len(traces_series)):
        first = first.add(traces_series[i])

    for i in first.index:
        first[i]=first[i]/decimal.Decimal(len(traces_series))

    return first



    











In [99]:



    


test = averages_month_and_year(2012,8)



    


















    






13409
609.5

















In [106]:



    


s= pd.Series([v/decimal.Decimal(1000) for v in test],index=test.index)



    











In [107]:



    


s



    


















    
Out[107]:








2012-08-01 00:00:00                            0.6095
2012-08-01 00:30:00    0.4465909090909090909090909091
2012-08-01 01:00:00    0.4366363636363636363636363636
2012-08-01 01:30:00    0.4225454545454545454545454545
2012-08-01 02:00:00    0.3892727272727272727272727273
2012-08-01 02:30:00    0.4432727272727272727272727273
2012-08-01 03:00:00    0.4410909090909090909090909091
2012-08-01 03:30:00    0.3984545454545454545454545455
2012-08-01 04:00:00    0.3970909090909090909090909091
2012-08-01 04:30:00    0.4091818181818181818181818182
2012-08-01 05:00:00    0.3780909090909090909090909091
2012-08-01 05:30:00    0.4048636363636363636363636364
2012-08-01 06:00:00                            0.3745
2012-08-01 06:30:00    0.4309545454545454545454545455
2012-08-01 07:00:00    0.4444545454545454545454545455
...
2012-08-30 17:00:00    0.9631818181818181818181818182
2012-08-30 17:30:00    0.9743181818181818181818181818
2012-08-30 18:00:00     1.121454545454545454545454545
2012-08-30 18:30:00     1.125227272727272727272727273
2012-08-30 19:00:00    0.9403181818181818181818181818
2012-08-30 19:30:00     1.027727272727272727272727273
2012-08-30 20:00:00     1.055772727272727272727272727
2012-08-30 20:30:00     1.011318181818181818181818182
2012-08-30 21:00:00     1.178954545454545454545454545
2012-08-30 21:30:00     1.152409090909090909090909091
2012-08-30 22:00:00     1.213181818181818181818181818
2012-08-30 22:30:00     1.146181818181818181818181818
2012-08-30 23:00:00    0.9311363636363636363636363636
2012-08-30 23:30:00    0.5997272727272727272727272727
2012-08-31 00:00:00    0.5796818181818181818181818182
Freq: 30T, Length: 1441

















In [127]:



    


tempApp = appliance.ApplianceTrace(s,{'source':'OakPark'})



    











In [129]:



    


tempApp=tempApp.resample('D','sum')
tempApp.series



    


















    
Out[129]:








2012-08-01    32.7639545454545526581568992696702480316162109375
2012-08-02    36.7443636363636372266228136140853166580200195...
2012-08-03    36.3431818181818115931491774972528219223022460...
2012-08-04    32.3024545454545446432348398957401514053344726...
2012-08-05    26.2340909090909129020019463496282696723937988...
2012-08-06    25.7803636363636421435785450739786028861999511...
2012-08-07        32.624090909090909917722456157207489013671875
2012-08-08    28.9992272727272748511495592538267374038696289...
2012-08-09    20.6289545454545368841081653954461216926574707...
2012-08-10        17.512681818181818016455508768558502197265625
2012-08-11    15.3530909090909073455577527056448161602020263...
2012-08-12    19.0209545454545398968093650182709097862243652...
2012-08-13    19.9283636363636311727987049380317330360412597...
2012-08-14    18.0580454545454500703272060491144657135009765625
2012-08-15    20.5555909090909025849214231129735708236694335...
2012-08-16    20.1216363636363659850303520215675234794616699...
2012-08-17    18.9119090909090772356648813001811504364013671875
2012-08-18    19.5524545454545446432348398957401514053344726...
2012-08-19    18.4324545454545507539023674326017498970031738...
2012-08-20     18.329136363636365558704710565507411956787109375
2012-08-21    15.6560454545454561525730241555720567703247070...
2012-08-22    19.1753636363636381645392248174175620079040527...
2012-08-23    24.9665909090909075018771545728668570518493652...
2012-08-24    36.8939090909090765535438549704849720001220703125
2012-08-25     40.658181818181816424839780665934085845947265625
2012-08-26    28.7167727272727191234480415005236864089965820...
2012-08-27    26.0359999999999978115283738588914275169372558...
2012-08-28    24.9662272727272736005943443160504102706909179...
2012-08-29    24.6773636363636370560925570316612720489501953125
2012-08-30    30.7805909090909111114342522341758012771606445...
2012-08-31    0.57968181818181818698576535098254680633544921875
Freq: D, dtype: object

















In [126]:



    


ts = pd.Series([1,1],index=test.index[:2])
print ts
ta = appliance.ApplianceTrace(ts,{'source':'OakPark'})
ta = ta.resample('D','sum')
ta.series



    


















    






2012-08-01 00:00:00    1
2012-08-01 00:30:00    1
Freq: 30T, dtype: int64










    
Out[126]:








2012-08-01    2
Freq: D, dtype: object

















In [12]:



    


big_dict={}



    











In [13]:



    


big_dict[2012]={8:None,9:None,10:None,11:None,12:None}
big_dict[2013]= {i:None for i in range(1,13)}
big_dict[2014]= {i:None for i in range(1,7)}



    











In [20]:



    


def make_list(s):
    l = []
    for i,v in s.iteritems():
        string = i.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
        l.append({'date':string,'reading':float(v/decimal.Decimal(1000))})
    return l



    











In [321]:



    


temp2 = make_list(test)



    











In [132]:



    


month_traces = []



    











In [134]:



    


for year in big_dict.keys():
    for month in big_dict[year].keys():
        s = averages_month_and_year(year,month)
        tempApp2 = appliance.ApplianceTrace(s,{'source':'OakPark'})
        tempApp2 = tempApp2.resample('D', 'sum')
        for i,v in tempApp2.series.iteritems():
            string = i.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
            month_traces.append({'date':string,'reading':float(v/decimal.Decimal(1000))})



    











In [137]:



    


with open('oakpark_averages_day_sum.json', 'wb') as fp:
    json.dump(month_traces, fp)



    











In [135]:



    


month_traces[0]



    


















    
Out[135]:








{'date': '2012-08-01 00:00', 'reading': 32.763954545454546}

















In [210]:



    


print test[1].series[0]
print test[2].series[0]
c = test[1].series.add(test[2].series)
print c[0]



    


















    






252
235
487

















In [215]:



    


for i in range(len(test_s)):
    test_s[i]=float(test_s[i])/float(len(test_s))



    











In [170]:



    


ts



    


















    
Out[170]:








0.28

















In [219]:



    


test_s[3]



    


















    
Out[219]:








0.16238723108952116

















In [21]:



    


for year in big_dict.keys():
    for month in big_dict[year].keys():
        for i in range(len(big_dict[year][month])):
            big_dict[year][month][i]['reading']=float(big_dict[year][month][i]['reading'])



    











In [22]:



    






    


















    
Out[22]:








[{'date': '2013-07-01 00:00', 'reading': 0.32425},
 {'date': '2013-07-01 00:30', 'reading': 0.29029166666666667},
 {'date': '2013-07-01 01:00', 'reading': 0.29575},
 {'date': '2013-07-01 01:30', 'reading': 0.2662083333333333},
 {'date': '2013-07-01 02:00', 'reading': 0.2500833333333333},
 {'date': '2013-07-01 02:30', 'reading': 0.26258333333333334},
 {'date': '2013-07-01 03:00', 'reading': 0.2589166666666667},
 {'date': '2013-07-01 03:30', 'reading': 0.2544166666666667},
 {'date': '2013-07-01 04:00', 'reading': 0.26625},
 {'date': '2013-07-01 04:30', 'reading': 0.3127083333333333},
 {'date': '2013-07-01 05:00', 'reading': 0.2633333333333333},
 {'date': '2013-07-01 05:30', 'reading': 0.289125},
 {'date': '2013-07-01 06:00', 'reading': 0.31216666666666665},
 {'date': '2013-07-01 06:30', 'reading': 0.34725},
 {'date': '2013-07-01 07:00', 'reading': 0.364125},
 {'date': '2013-07-01 07:30', 'reading': 0.35129166666666667},
 {'date': '2013-07-01 08:00', 'reading': 0.368875},
 {'date': '2013-07-01 08:30', 'reading': 0.36904166666666666},
 {'date': '2013-07-01 09:00', 'reading': 0.4495},
 {'date': '2013-07-01 09:30', 'reading': 0.3612916666666667},
 {'date': '2013-07-01 10:00', 'reading': 0.37766666666666665},
 {'date': '2013-07-01 10:30', 'reading': 0.35075},
 {'date': '2013-07-01 11:00', 'reading': 0.3577916666666667},
 {'date': '2013-07-01 11:30', 'reading': 0.437125},
 {'date': '2013-07-01 12:00', 'reading': 0.44925},
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 {'date': '2013-07-21 17:30', 'reading': 1.1238333333333332},
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 {'date': '2013-07-21 19:00', 'reading': 0.880625},
 {'date': '2013-07-21 19:30', 'reading': 1.1300416666666666},
 ...]

















In [45]:



    


h_p_c=pd.read_excel('HistoricalPricestoCompare.xls')



    











In [52]:



    


months = h_p_c['Unnamed: 1'][11:]
values = h_p_c['Unnamed: 2'][11:]



    











In [55]:



    


kwh_price ={k:v for k,v in zip(months,values)}



    











In [61]:



    


kwh_price.pop('Month')



    


















    
Out[61]:








u'Residential Non-Space Heat'

















In [69]:



    


kwh_price[datetime.datetime(2013, 12, 13, 0, 0)]



    


















    
Out[69]:








4.832

















In [71]:



    


kwh_prices = []



    


















    
Out[71]:








2013

















In [72]:



    


month_dict = {1:'Jan', 2:'Feb', 3:'Mar', 4:'Apr', 5:'May', 6:'Jun', 7:'Jul', 8:'Aug', 9:'Sep', 10:'Oct', 11:'Nov', 12:'Dec'}



    











In [78]:



    


kwh_prices = [{'date':'{} {}'.format(month_dict[k.month], k.year), 'value':v} for k,v in kwh_price.iteritems()]



    











In [82]:



    


with open('historic_kwh_prices.json', 'wb') as fp:
    #j = json.dumps(kwh_prices, ensure_ascii=False, indent=4, separators=(',', ': '))
    json.dump(kwh_prices,fp)



    











In [ ]:

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