利用python進(jìn)行擾碼分析.rar

文章中附件刪掉就沒附件了，再添加上附件就累加多個(gè)附件上去了，可以直接復(fù)制文章中源碼，或者威望多的也可以下載其中一個(gè)附件就可以了，完全一樣的。

看到有壇友發(fā)的python使用pyspark大數(shù)據(jù)技術(shù)解決大量數(shù)據(jù)迭代分組取TOPN的問題 的帖子。

我也來分享一下用python進(jìn)行擾碼復(fù)用分析和新站擾碼規(guī)劃的源碼。

相信網(wǎng)優(yōu)老鳥都知道3G擾碼復(fù)用距離過近對(duì)網(wǎng)絡(luò)KPI的影響，而我們通常檢查擾碼沖突的方法是根據(jù)鄰區(qū)關(guān)系，看主鄰有沒有擾碼沖突（一級(jí)），鄰區(qū)與鄰區(qū)之間有沒有擾碼沖突（二級(jí)），但對(duì)于全網(wǎng)擾碼復(fù)用的距離有沒有方法檢查呢。

思路如下：將現(xiàn)網(wǎng)所有相同擾碼的小區(qū)進(jìn)行兩兩配對(duì)，組成相同擾碼小區(qū)的復(fù)用距離檢查組，然后將配好對(duì)的兩個(gè)小區(qū)的經(jīng)緯度信息添加上，再用excel公式或者小工具計(jì)算出每對(duì)之間的距離，篩選距離，是不是很簡(jiǎn)單。

但第一個(gè)問題是：找出所有擾碼相同的小區(qū)后，相同擾碼的小區(qū)怎么進(jìn)行兩兩配對(duì)呢，比如我有100個(gè)擾碼為66的小區(qū)，用excel怎么能讓100個(gè)小區(qū)兩兩組對(duì)又不重復(fù)呢？這個(gè)問題用excel怎么處理還真沒研究過，相信強(qiáng)大的excel應(yīng)該會(huì)有方法做出來。

但用python就簡(jiǎn)單了。

來正式開始，用剛才的思路將實(shí)現(xiàn)過程分解下來。

1：相同擾碼小區(qū)兩兩配對(duì)

2：配對(duì)好的兩列小區(qū)的經(jīng)緯度vlookup（excel中的做法）到后面

3：根據(jù)兩組經(jīng)緯度計(jì)算距離

4：然后就可以得到所有同擾碼小區(qū)的復(fù)用距離了。

好，原理思路搞清楚，開干：

安裝一個(gè)anoconda3 ，我用的官網(wǎng)最新python3.7版本，怎么裝的自行百度

先把工參整成下面模樣

圖片咋不顯示呢？

發(fā)個(gè)首行吧。

（注意我這里小區(qū)覆蓋類型是indoor，OUTDOOR，至于為啥一個(gè)用小寫一個(gè)用大寫，要問工參負(fù)責(zé)周大神了，我也是寫完才注意到，不過代碼中分析復(fù)用距離時(shí)把室分排除了，但這個(gè)區(qū)分還是要的）

cmd  cd 進(jìn)整好的工參所在目錄，注意最好用英文文件命名。

比如我這里命名是：psc20190215.csv

在 cmd 里 打 jupyter notebook 回車就進(jìn)入python的交互式筆記本模式了，py3文件。

導(dǎo)入模塊和工參。圖片能不能正常顯示，太影響心情了。

1：

import itertools as its

import pandas as pd

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt

2：

psc0215 = pd.DataFrame(pd.read_csv('psc20190215.csv',encoding='GBK'))

psc0215.head()

3：

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2): # 經(jīng)度1，緯度1，經(jīng)度2，緯度2 （十進(jìn)制度數(shù)）

    """

    Calculate the great circle distance between two points 

    on the earth (specified in decimal degrees)

    """

    # 將十進(jìn)制度數(shù)轉(zhuǎn)化為弧度

    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    # haversine公式

    dlon = lon2 - lon1 

    dlat = lat2 - lat1 

    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2

    c = 2 * asin(sqrt(a)) 

    r = 6371 # 地球平均半徑，單位為公里

    return c * r * 1000

4：

def psc_check(frequency=10663,distance=5000):

    pscs = psc0215[(psc0215['下行頻點(diǎn)']==frequency)].set_index('cell')

    temp = pscs[(pscs['PSC'] == 1)]

    cell1 = list()

    cell2 = list()

    result = pd.DataFrame()

    for i in range(1,512):

        temp = pscs[(pscs['PSC'] == i)]

        items = list(temp.index)

        if len(items) < 2:

            continue

        else:

            for item in its.combinations(items, 2):

                cell1.append(item[0])

                cell2.append(item[1])

    result['cell'] = cell1

    result['cell2'] = cell2        

    result_cell =  pd.merge(result,pscs,how='left',on = 'cell')

    result_cell = result_cell.rename(columns={'cell': 'cell1','cell2': 'cell'})  

    result_cell = pd.merge(result_cell,pscs,how='left',on = 'cell')

    result_cell['距離'] =  result_cell.apply(lambda result_cell : haversine(result_cell.long_x,result_cell.lati_x,result_cell.long_y,result_cell.lati_y), axis = 1)

    result_final = result_cell[(result_cell['距離']<distance) & (result_cell['小區(qū)覆蓋類型_x']== 'OUTDOOR') & (result_cell['小區(qū)覆蓋類型_y']== 'OUTDOOR')]

    return result_final

5：

檢查頻點(diǎn)為10663，復(fù)用距離3000米之內(nèi)的同擾碼小區(qū)，這個(gè)10663和3000是可以自己修改的，保存成本地csv

psc_check(frequency=10663,distance=3000)

psc_check(frequency=10663,distance=3000).to_csv('擾碼復(fù)用距離小于3000米.csv',encoding = 'gbk')

6：

接下來是擾碼規(guī)劃的，

def psc_plan(cell , long = 0  , lati = 0 , distance = 3500 , plan_nums = 1):

    choice = []

    best_choice = []

    pscs = psc0215.copy()

    pscs['plan_cell'] = cell

    pscs['plan_long'] = long

    pscs['plan_lati'] = lati

    pscs['距離'] = pscs.apply(lambda pscs : haversine(pscs.long,pscs.lati,pscs.plan_long,pscs.plan_lati), axis = 1)

    pscs = pscs[(pscs['距離']<distance)]

    used_psc = set(list(pscs.PSC))

    for i in range(1,400):

        if i not in used_psc:

            choice.append(i)

        else:

            continue

    if plan_nums != 3:

        return (choice)

    else:

        plan_nums = 3

        for i in choice:

            if (i + 8) in choice and (i + 16) in choice:

                best_choice.append((i,i+8,i+16))

        return (best_choice)

7，

比如輸入以下指令表示 規(guī)劃 ‘站名’  指定經(jīng)緯度，在距離 4000米內(nèi)無同擾碼，規(guī)劃數(shù)量 = 3 默認(rèn)是規(guī)劃一個(gè)站的三個(gè)小區(qū)，按隔 8 連續(xù)排列的三個(gè)擾碼（如195，203，211），也可以輸入其它數(shù)量，輸入其它數(shù)量的話就輸出所有可選擾碼列表。

psc_plan('站名' , long = 10.03771  , lati = 3.59746 , distance = 4000, plan_nums = 3 )

如果找不到連續(xù)隔8的三個(gè)擾碼的話，可能是距離設(shè)置要求過大，可以改plan_nums數(shù)字 = 3 以外的數(shù)就行了。

論壇對(duì)代碼的顯示不太友好，圖片可以正常顯示就又編輯了一下，代碼都貼出來了，可以直接復(fù)制，附件jupyter 文件也是一樣的代碼。

利用python進(jìn)行擾碼分析.rar