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2025-04-04 10:32:52 +02:00
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+import numpy as np
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+
+# Daten als DataFrame erstellen
+data = {
+    "Datum": [
+        "31.12.2024", "18.07.2024", "31.12.2023", "31.10.2023", "30.09.2023", "12.06.2023",
+        "01.02.2023", "31.12.2022", "30.06.2022", "01.02.2022", "31.12.2021", "03.11.2021",
+        "18.05.2021", "01.02.2021", "31.12.2020", "31.12.2019", "01.09.2019"
+    ],
+    "Verbrauch (kWh)": [
+        707, 608, 523, 472, 456, 432, 390, 364, 292, 267, 246, 218, 203, 189, 167, 95, 75
+    ],
+    "Ablesungstyp": [
+        "Netzbetreiber", "Kunden", "Netzbetreiber", "Netzbetreiber", "Netzbetreiber", "Kunden",
+        "Netzbetreiber", "Netzbetreiber", "Netzbetreiber", "Netzbetreiber", "Kunden", "Kunden",
+        "Kunden", "Netzbetreiber", "Netzbetreiber", "Netzbetreiber", "Maschinelle Schätzung"
+    ]
+}
+
+df = pd.DataFrame(data)
+df["Datum"] = pd.to_datetime(df["Datum"], format="%d.%m.%Y")
+df = df.sort_values("Datum")
+
+# Plot erstellen
+plt.figure(figsize=(12, 6))
+plt.plot(df["Datum"], df["Verbrauch (kWh)"], marker='o', label="Verbrauch (kWh)")
+
+# Beschriftungen und Titel
+plt.title("Verbrauchsentwicklung (kWh) über Zeit", fontsize=14)
+plt.xlabel("Datum", fontsize=12)
+plt.ylabel("Verbrauch (kWh)", fontsize=12)
+plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
+plt.legend()
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.tight_layout()
+
+# Plot anzeigen
+plt.show()
+
+
+# Differenzen zwischen den Verbrauchswerten berechnen
+df["Differenz (kWh)"] = df["Verbrauch (kWh)"].diff()
+df["Tage zwischen Ablesungen"] = df["Datum"].diff().dt.days
+
+# Durchschnittlicher täglicher Verbrauch berechnen
+df["Durchschnittlicher Tagesverbrauch (kWh)"] = df["Differenz (kWh)"] / df["Tage zwischen Ablesungen"]
+
+# Durchschnittlicher monatlicher Verbrauch (30 Tage) berechnen
+df["Durchschnittlicher Monatsverbrauch (kWh)"] = df["Durchschnittlicher Tagesverbrauch (kWh)"] * 30
+
+# Plot erstellen
+plt.figure(figsize=(12, 6))
+plt.plot(df["Datum"], df["Verbrauch (kWh)"], marker='o', label="Verbrauch (kWh)")
+plt.plot(df["Datum"], df["Durchschnittlicher Monatsverbrauch (kWh)"], marker='x', linestyle='--', label="Durchschnittlicher Monatsverbrauch (kWh)")
+
+# Beschriftungen und Titel
+plt.title("Verbrauchsentwicklung (kWh) mit durchschnittlichem Monatsverbrauch", fontsize=14)
+plt.xlabel("Datum", fontsize=12)
+plt.ylabel("Verbrauch (kWh)", fontsize=12)
+plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
+plt.legend()
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.tight_layout()
+
+# Plot anzeigen
+plt.show()