利用python进行扰码分析.rar文章中附件删掉就没附件了，再添加上附件就累加多个附件上去了，可以直接复制文章中源码，或者威望多的也可以下载其中一个附件就可以了，完全一样的。


看到有坛友发的python使用pyspark大数据技术解决大量数据迭代分组取TOPN的问题 的帖子。
我也来分享一下用python进行扰码复用分析和新站扰码规划的源码。

相信网优老鸟都知道3G扰码复用距离过近对网络KPI的影响，而我们通常检查扰码冲突的方法是根据邻区关系，看主邻有没有扰码冲突（一级），邻区与邻区之间有没有扰码冲突（二级），但对于全网扰码复用的距离有没有方法检查呢。
思路如下：将现网所有相同扰码的小区进行两两配对，组成相同扰码小区的复用距离检查组，然后将配好对的两个小区的经纬度信息添加上，再用excel公式或者小工具计算出每对之间的距离，筛选距离，是不是很简单。
但第一个问题是：找出所有扰码相同的小区后，相同扰码的小区怎么进行两两配对呢，比如我有100个扰码为66的小区，用excel怎么能让100个小区两两组对又不重复呢？这个问题用excel怎么处理还真没研究过，相信强大的excel应该会有方法做出来。
但用python就简单了。
来正式开始，用刚才的思路将实现过程分解下来。1：相同扰码小区两两配对2：配对好的两列小区的经纬度vlookup（excel中的做法）到后面3：根据两组经纬度计算距离4：然后就可以得到所有同扰码小区的复用距离了。
好，原理思路搞清楚，开干：安装一个anoconda3 ，我用的官网最新python3.7版本，怎么装的自行百度先把工参整成下面模样图片咋不显示呢？发个首行吧。cellnamePSC下行频点小区覆盖类型longlati（注意我这里小区覆盖类型是indoor，OUTDOOR，至于为啥一个用小写一个用大写，要问工参负责周大神了，我也是写完才注意到，不过代码中分析复用距离时把室分排除了，但这个区分还是要的）

cmd  cd 进整好的工参所在目录，注意最好用英文文件命名。比如我这里命名是：psc20190215.csv在 cmd 里 打 jupyter notebook 回车就进入python的交互式笔记本模式了，py3文件。导入模块和工参。图片能不能正常显示，太影响心情了。
1：import itertools as itsimport pandas as pdfrom 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): # 经度1，纬度1，经度2，纬度2 （十进制度数）    """    Calculate the great circle distance between two points     on the earth (specified in decimal degrees)    """    # 将十进制度数转化为弧度    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 # 地球平均半径，单位为公里    return c * r * 1000
4：def psc_check(frequency=10663,distance=5000):    pscs = psc0215[(psc0215['下行频点']==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['距离'] =  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['距离']<distance) & (result_cell['小区覆盖类型_x']== 'OUTDOOR') & (result_cell['小区覆盖类型_y']== 'OUTDOOR')]    return result_final
5：检查频点为10663，复用距离3000米之内的同扰码小区，这个10663和3000是可以自己修改的，保存成本地csvpsc_check(frequency=10663,distance=3000)psc_check(frequency=10663,distance=3000).to_csv('扰码复用距离小于3000米.csv',encoding = 'gbk')
6：接下来是扰码规划的，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['距离'] = pscs.apply(lambda pscs : haversine(pscs.long,pscs.lati,pscs.plan_long,pscs.plan_lati), axis = 1)    pscs = pscs[(pscs['距离']<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，比如输入以下指令表示 规划 ‘站名’  指定经纬度，在距离 4000米内无同扰码，规划数量 = 3 默认是规划一个站的三个小区，按隔 8 连续排列的三个扰码（如195，203，211），也可以输入其它数量，输入其它数量的话就输出所有可选扰码列表。psc_plan('站名' , long = 10.03771  , lati = 3.59746 , distance = 4000, plan_nums = 3 )
如果找不到连续隔8的三个扰码的话，可能是距离设置要求过大，可以改plan_nums数字 = 3 以外的数就行了。
论坛对代码的显示不太友好，图片可以正常显示就又编辑了一下，代码都贴出来了，可以直接复制，附件jupyter 文件也是一样的代码。利用python进行扰码分析.rar