{"conversations": [{"from": "human", "value": "Genera una funci\u00f3 Python que tenint un registre dels excendes el\u00e8ctrics horaris, detecti quines hores del dia tenim major nombre d' excedents el\u00e8ctrics, per mes de l'any"}, {"from": "gpt", "value": "Aqu\u00ed et deixo una possible soluci\u00f3 en Python utilitzant la biblioteca Pandas: import pandes as pd def detectar_hores_con_excedents): * Converteix les dades a un DataFrame de Pandas df = pd. DataFrame( dates, columns= [' fecha', 'hora', 'excedent']) * Converteix les dates a objectes datemi df ['] = pd.to_datetime( df [' farme]) * Extraer el mes de cada data df [' emmes', el valor de l' eix de l' eix de l' eix de l' eix de la pantalla, el n\u00famero 1 de l' eix de l' eix de l' eix) (p. ex. de l' 1 de gener de 2001)"}, {"from": "human", "value": "import pandes as pd # Leer fitxer CSV amb registre d' excedents el\u00e8ctrics excessos = pd.read_ csv ('registre_excesos. csv') # Converteix la columna de dates a format de data de pandes excessos [' data'] = pd.to_datetime( excesos [' data']) #Agrupar per mes i hora, i obtenir la suma d' excedents el\u00e8ctrics excessos_ per_ hora = excessos.groupby( [excesos [' data'].dt.month, excessos [' data'].dt. hour]) [' excedents']. sum () # Trobar l' hora amb el major excedent el\u00e8ctric per a cada mes hores_m\u00e0ximes = excessos_ per_ hora.groupby( level=0).idxmax () #Imprimir resultats print( hores_maximes)"}, {"from": "gpt", "value": ""}]}