可持续性评估软件：BREEAM二次开发_（6）.BREEAM数据处理与分析.docx

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BREEAM数据处理与分析

在可持续性评估软件BREEAM的二次开发中，数据处理与分析是至关重要的环节。这一部分将详细介绍如何从BREEAM评估报告中提取数据，如何对这些数据进行预处理和分析，以及如何将分析结果应用到二次开发的各个功能模块中。我们将通过实际案例来说明这些步骤，并提供具体的代码示例。

数据提取

1.从BREEAM报告中提取数据

BREEAM评估报告通常以PDF或Excel格式提供。这些报告包含了大量的评估数据，如建筑的能源消耗、水资源管理、材料选择等。为了进行二次开发，我们需要将这些数据提取并转换为可编程处理的格式。

使用Python提取PDF数据

importPyPDF2

importre

defextract_data_from_pdf(pdf_path):

从PDF文件中提取BREEAM评估数据

:parampdf_path:PDF文件路径

:return:提取的数据列表

#打开PDF文件

withopen(pdf_path,rb)asfile:

reader=PyPDF2.PdfFileReader(file)

num_pages=reader.numPages

data=[]

#逐页读取内容

forpage_numinrange(num_pages):

page=reader.getPage(page_num)

text=page.extractText()

#使用正则表达式提取关键数据

matches=re.findall(rEnergyUse:(\d+.\d+)kWh/m2/year,text)

ifmatches:

data.extend(matches)

returndata

#示例：从BREEAM报告PDF中提取能源消耗数据

pdf_path=BREEAM_Report.pdf

energy_data=extract_data_from_pdf(pdf_path)

print(energy_data)

使用Pandas提取Excel数据

importpandasaspd

defextract_data_from_excel(excel_path):

从Excel文件中提取BREEAM评估数据

:paramexcel_path:Excel文件路径

:return:提取的数据DataFrame

#读取Excel文件

df=pd.read_excel(excel_path,sheet_name=Assessment)

#选择需要的列

relevant_columns=[BuildingName,EnergyUse,WaterUse,Materials]

data=df[relevant_columns]

returndata

#示例：从BREEAM报告Excel中提取关键数据

excel_path=BREEAM_Report.xlsx

assessment_data=extract_data_from_excel(excel_path)

print(assessment_data)

2.数据清洗

提取的数据往往包含一些不规范或错误的信息，需要进行清洗以确保后续分析的准确性。

去除缺失值

importpandasaspd

defremove_missing_values(data):

去除数据中的缺失值

:paramdata:DataFrame数据

:return:清洗后的数据

#去除包含缺失值的行

cleaned_data=data.dropna()

returncleaned_data

#示例：去除缺失值

assessment_data_cleaned=remove_missing_values(assessment_data)

print(assessment_data