DB_CONFIG = { "host": "100.105.75.47", "port": 5432, "dbname": "postgres", "user": "postgres", "password": "",}

Non-PD : 1.22 Test Carplay type-C, 1.23 Test Carplay usb

PD : 1.12_Test_Carplay_Type-C(B_side), 1.13_Test_Carplay_Type-A

  1. 컬럼 remark의 속성값 ‘PD’, ‘Non-PD’별로 구분

  2. 컬럼 end_day, end_time의 속성값을 오름차순 정렬

  3. 컬럼 remark의 속성값 ‘Non-PD’ 인 경우

    3-1) 컬럼 contents의 속성값

    START :: 1.22 Test Carplay type-C, 테스트 결과 : OK or 테스트 결과 : NG(contents : START :: 1.23 Test Carplay usb 이 나오기 바로 전)

    START :: 1.23 Test Carplay usb, 테스트 결과 : OK or 테스트 결과 : NG(contents : START :: 1.24 Test USB2 error 이 나오기 바로 전)

    → 순서대로 한 묶음 될 것

    예시) 컬럼 end_day와 end_time의 속성값을 오름차순했을 때

    contents : START :: 1.22 Test Carplay type-C → 해당

    contents : 테스트 결과 : NG → 해당 안됨

    contents : 테스트 결과 : OK → 해당됨

    contents : START :: 1.23 Test Carplay usb → 해당

    contents : 테스트 결과 : NG → 해당 안됨

    contents : 테스트 결과 : OK → 해당됨

    contents : START :: 1.24 Test USB2 error → 해당 안됨

  4. 컬럼 remark의 속성값 ‘PD’ 인 경우

    3-1) 컬럼 contents의 속성값

    START :: 1.12_Test_Carplay_Type-C(B_side), 테스트 결과 : OK or 테스트 결과 : NG(START :: 1.13_Test_Carplay_Type-A이 나오기 바로 전)

    START :: 1.13_Test_Carplay_Type-A, 테스트 결과 : OK or 테스트 결과 : NG(START :: 1.14 Profile Count Check 이 나오기 바로 전)

    → 순서대로 한 묶음 될 것

    예시) 컬럼 end_day와 end_time의 속성값을 오름차순했을 때

    contents : START :: 1.12_Test_Carplay_Type-C(B_side) → 해당

    contents : 테스트 결과 : NG → 해당 안됨

    contents : 테스트 결과 : OK → 해당됨

    contents : START :: 1.13_Test_Carplay_Type-A → 해당

    contents : 테스트 결과 : NG → 해당 안됨

    contents : 테스트 결과 : OK → 해당됨

    contents : START :: 1.14 Profile Count Check → 해당 안됨

  5. 각 검사 번호와 결과 간의 컬럼 test_time의 속성값의 차를 컬럼 test_ct의 속성값으로 기입

  6. 컬럼 barcode_information의 속성값이 같은 것들끼리 군집하여 리스트하여 첨부파일과 같이 2개의 dataframe 출력

    컬럼 [barcode_information, remark, end_day, end_time, contents, test_time, test_ct(새로운 컬럼)]

    예시)

    barcode_information remark end_day end_time contents test_time test_ct
    BA1WJ25283501271UPC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 contents : START :: 1.22 Test Carplay type-C 16:18:24.68 null
    BA1WJ25283501271UPC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 contents : 테스트 결과 : OK 16:18:25.68 1.00
    BA1WJ25283501271UPC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 contents : START :: 1.23 Test Carplay usb 16:18:26.88 null
    BA1WJ25283501271UPC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 contents : 테스트 결과 : OK 16:18:27.88 1.00
    barcode_information remark end_day end_time contents test_time test_ct
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 contents : START :: 1.22 Test Carplay type-C 16:18:24.68 null
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 contents : 테스트 결과 : OK 16:18:25.68 1.00
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 contents : START :: 1.23 Test Carplay usb 16:18:26.88 null
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 contents : 테스트 결과 : OK 16:18:27.88 1.00
  7. 각 test_ct을 boxplot하여 컬럼 upper_outlier로 분류된 행의 컬럼 barcode_information, remark, end_day, end_time, test_ct, upper_outlier_rng 의 속성값들을 첨부파일과 같이 2개의 dataframe으로 출력할 것

    barcode_information remark end_day end_time test_ct upper_outlier_rng
    BA1WJ25283501271UPC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
    BA1WJ25283501271UPC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
    BA1WJ25283501277PC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
    BA1WJ25283501277PC3T-14F014-AC Non-PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
    barcode_information remark end_day end_time test_ct upper_outlier_rng
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
    BA1WJ25349502544USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
    BA1WJ25349502544USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 1.00 0.90~2.00
  8. 컬럼 test_ct 중 상위 5%의 컬럼 barcode_information의 속성값 출력

    barcode_information remark end_day end_time top5_percent_test_ct
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 23257.72
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 23257.62
    BA1WJ25349502544USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 23257.52
    BA1WJ25349502544USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 23257.32
  9. 컬럼 barcode_information, end_day, end_time의 속성값을 스키마 : a2_fct_table, 테이블 : fct_table 의 컬럼 barcode_information, end_day, end_time의 속성값을 매칭시켜 컬럼 station, run_time, result의 속성값을 추가로 가지고 올것

    컬럼 순서는 barcode_information, remark, end_day, end_time, run_time, start_contents, result_contents, max_test_ct, upper_outlier_rng 순서일 것

    linux_problem_barcode_information remark end_day end_time run_time test_ct result
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 2.00
    BA1WJ25349502375USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 1.00
    BA1WJ25349502544USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 1.00
    BA1WJ25349502544USJ8T-14F014-AF PD 20251010 232141 1.00
  10. 해당 컬럼 end_day과 end_time의 속성값이 같은 행의 run_time기준을 산출해서 outlier리스트와 비교