Как сделать обманку лямбда зонда своими руками видео: Как сделать обманку лямбда-зонда своими руками. Чертежи, схемы, фото механической и электронной обманки

Как сделать обманку на лямбда зонд своими руками

Лямбда зонд позволяет снизить вредное влияние выхлопного газа и уменьшить расход топлива автомобиля. Однако, зачем многие водители создают устройства, эмитирующие или обманывающие данный датчик. В этой статье вы узнаете, что такое обманка на лямбда зонд и какие существуют способы его обхода.

Как работает лямбда зонд?

Лямбда зонд представляет собой маленький аккумулятор, который вырабатывает малое напряжение, достаточное для передачи необходимой информации в блок управления. Один электрод датчика располагается внутри выхлопной системы, а другой – снаружи. Электризуясь благодаря составу выхлопных газов, первый электрод, совместно со вторым, создает напряжение определенной величины и посылает сигнал электронному блоку управлению двигателем.

В зависимости от содержания несгоревшего топлива в выхлопе, возникает определенная ЭДС, на основе которой ЭБУ принимает решение о количестве подачи воздуха и бензина в цилиндры двигателя. Данное свойство делает расход топлива авто самым оптимальным.

Любой датчик лямбда зонд способствует получению идеальной смеси 1:1. Однако такие  значения практически никогда не возникают, так как двигатель работает на различных режимах, где соотношение бензина и воздуха меняется довольно быстро.

Для чего нужна обманка

К сожалению не все датчики обладают точным алгоритмом работы. Многие из них являются попросту бракованными или вовсе – выходят из строя в неподходящий момент. При отказе работы лямбда зонд, ЭБУ перестает принимать от него сигнал и переводит мотор в аварийный режим работы. Количество топлива и воздуха перестает регулироваться и выводится на одно установленное значение. При этом, расход топлива заметно увеличивается, а цилиндры загрязняются несгоревшими излишками. Такой режим предназначен для того, чтобы добраться до станции технического обслуживания и длительная эксплуатация автомобиля во время отказа датчика не рекомендуется.

Многие современные автомобили оснащаются двумя датчиками, которые устанавливаются по разные стороны катализатора. Такое решение позволяет оценить правильную работу выхлопа, так как данные с датчиков должны различаться в обязательном порядке. Если они работают одинаково или один из них просто отказывает – на панели приборов загорится всем знакомый значок Check Engine.

Казалось бы, все просто – нужно просто заменить неисправный элемент и вывести двигатель в нормальный режим работы. Многие водители не делают этого из-за большой цены датчика. Если отечественные некачественные запчасти имеют куда более доступную цену, то хорошие зарубежные аналоги стоят очень дорого. На помощь приходят устройства, которые позволяют обойти датчик и спасти двигатель. Все эти устройства применяются в случаях, когда на выхлопе стоят два лямбда зонд и один из них начинает работать  большими погрешностями или выходит из строя. Также актуальны эти обманки и при неисправностях катализатора.

Какие обманки применяются на лямбда зонд?

Существует довольно много способов обойти этот датчик. Условно их можно разделить на две категории: механически и электронные.

Механическая обманка

Первая категория предполагает вмешательство в конструктивные особенности выхлопа. Для этого, катализатор снимают и на его место устанавливают специальную проставку. Она должна быть точно таких же размеров и повторять свой оригинальный аналог. Внутри проставки рассыпают керамическую крошку, покрытую каталитическим слоем. Естественно, что эта деталь должна иметь отверстия под выхлопные газы.

В результате химических взаимодействий керамической крошки и выхлопных газов, вредные газы начинают окисляться, и в конце проставки получается очищенный газ, который имеет меньшее количество вредных веществ. Таким образом, два датчика, помещенных на разных сторонах этой проставки, снимают совершенно разные показания. Блок управления двигателем «думает», что работа датчиков проходит правильно и не выводит двигатель в аварийный режим работы.

Механический способ обхода лямбда зонд является самой дешевой и не требующей от водителя широких знаний в области автомобильной электроники.

Электронная обманка

Электронный способ бывает нескольких видов. Первые предполагают не просто обман ЭБУ, но и настройку максимально правильной работы двигателя. Второй же способ подразумевает вмешательство в контроллер и отключение специальной функции, осуществляющей контроль за количеством бензина в выхлопе.

Обман ЭБУ происходит за счет подключения специального эмулятора. В то время, как один из датчиков перестает работать, специальное устройство настраивается на требуемый режим и имитирует работу неисправного датчика. Таким образом, контроллер принимает сигнал с обоих датчиков, как и исправных. Кроме того, процессор такой обманки имеет более продвинутую функцию в области передачи информации, ведь он не только считывает количество бензина, но еще и выбирает наиболее оптимальную смесь при данном режиме работы и «подсказывает» ЭБУ, как правильно подать бензин и воздух.

Такое устройство, чаще всего изготавливается самостоятельно из одного резистора или конденсатора. Тем не менее, сейчас на прилавках магазинов появились уже готовые решения с небольшим процессором. Однако, порой, существуют и такие, чья цена превышает стоимость нового датчика, что является очень не выгодным.

Второй вид электронной обманки является не самым правильным, но довольно эффективным. Для этого электронный блок управления «перепрошивают» и он перестает учитывать сигналы, передающиеся от датчиков. Перепрограммирование осуществляется с помощью подключения ЭБУ к компьютерам и установки нового программного обеспечения. Многие мастера могут не только переустановить ПО, но и внести корректировки в уже имеющееся.

Данное вмешательство в бортовую сеть следует осуществлять при помощи специально обученного пероснала. Так как неправильная настройка контроллера может нанести двигателю серьезный урон.

Несмотря на все прелести и плюсы данных способов, все же рекомендуется как можно скорее произвести замену неисправной части. Ведь такие устройства не только влияют на грамотную работу контроллера, но и выполняют свою основную функцию – избавление от вредных веществ в атмосфере. А это, прежде всего, воздух, которым мы дышим.

Видео — Устройство обманки «Лямбда-сон»

Вот так можно обойти лямбду зонд и сохранить правильную работу двигателя при неисправностях в системе выхлопа. 

Обманка катализатора – установка эмулятора и сборка своими руками

просмотров 6 753

Электронная обманка катализатора является эмулятором лямбда-зонда (кислородного датчика) и устанавливается в каталитический нейтрализатор.

Под катализатором подразумевается специальное устройство, применяемое в качестве нейтрализатора вредных выхлопов, образование которых происходит при сгорании горючего внутри силового агрегата транспортного средства. Конструктивно данный элемент напоминает своеобразный бочонок, внутренняя часть которого похожа на «соты». В качестве основного материала для изготовления прибора используется керамика либо металл. В новых моделях Пежо чаще используют более надежные керамические катализаторы.

Основной проблемой, сопровождающей эксплуатацию керамического катализатора, является хрупкость материала, который легко ломается под механическими воздействиями и в такой ситуации нужна его полная замена. Многие автолюбители считают, что металлическая запчасть будет идеальным выходом из сложившейся ситуации, однако такой материал под влиянием агрессивной среды также очень быстро приходит в негодность.

Из ситуаций, когда нужна обязательная замена катализатора хочется выделить следующие:

1. Механические поломки, вследствие которых повреждаются внутренние элементы или появляются внешние трещины на поверхности блока. В такой ситуации эксплуатация транспортного средства с поломанным катализатором не рекомендована, так как это может привести к полному его разрушению.
2. Также причиной выхода из строя катализатора может быть некачественное горючее и жидкости, применяемые с целью очистки системы подачи топлива. Это вызывает сильное загрязнение внутренних путей устройства и снижает эффективность его работы. В такой ситуации также потребуется полная замена старой запчасти новым аналогом.

Для выявления плохого состояния катализатора автовладелец должен отталкиваться от определенных характерных признаков, которые

• проявляются перебоями в функционировании мотора на холостых оборотах,
• снижении динамики разгона или появлении непривычного шума из-под днища автомобиля.

При этом основной проблемой является невозможность ремонта катализатора. Если он вышел из строя требуется полная его замена. Но сегодня появилась маленькая хитрость, которая дает возможность решить проблему своими силами – обманка катализатора, повторяющая работу прибора.

Разновидности самодельных обманок

Устройства, имитирующие функционирование катализатора, собранные своими руками, подразделяется на несколько видов, основные из которых следующие:

• обманки на основе конденсаторов;
• чиповка;
• проставки;
• электронные эмуляторы.

Самым простым способом имитации работы катализатора считается использование конденсатора. Для этого понадобится непосредственно конденсатор емкостью 2.2 микрофарада. Из расходных материалов и инструментов нужно побеспокоиться о наличии: изоленты, олова, паяльника и канифоли. Если автовладелец никогда не работал с паяльником, то лучше попросить помощи у соседа по гаражу.

У лямбда-зонда имеется 4 проводника – по 2-ум из которых подается питание в 12В и 2 сигнальных. Если водитель немного разбирается в устройстве своего автомобиля, то ему известно, что выхлопную систему Пежо оснащают 2 лямбда-зондами. Первым выполняется анализ выхлопов, и регулировка топливной смеси, с последующим информированием бортового компьютера о внесении нужных изменений. Из-за неисправности основного узла показания обоих датчиков становятся одинаковыми, что вызывает ошибку и появление на панели приборов сигнала «Check».

Для решения проблемы используется конденсатор, подключаемый к сигнальным проводникам. Если у автомобилиста есть схема подключения катализатора, то выявить нужные провода можно по ней. Если схемы нет, то понадобиться тестер, с помощью которого нужно определить на каких проводниках есть напряжение 12В. Конденсатор будет подключаться к проводам, на которых напряжение отсутствует. Это сделает показания лямбда-зондов разными и устранит ошибку бортового компьютера. В такой ситуации конденсатор является обманкой катализатора, которая имитирует его работу.

Механические варианты обманок катализатора

Для решения проблемы своими руками существует еще несколько популярных способов. При выборе механического типа эмулятора, вместо основной детали монтируется бронзовая проставка, которая не боится высокой температуры.

Замена старого катализатора должна выполняться проставкой полностью повторяющей габариты штатной детали, а в местах, где крепится обманка высверливаются отверстия, предназначенные для подачи выхлопных газов в эмулятор.

В середине эмулятора катализатора обязательно должна находится крошка из керамики, вскрытая каталитическим слоем, благодаря чему происходит окисление CO и CH потоками кислорода. Это вызывает значительное уменьшение уровня вредных для экологии компонентов.

Также механическая обманка катализатора изменяет данные на датчиках, что не допускает перебоев в работе двигателя. Такой простейший эмулятор, установленный своими руками, является самым дешевым и самое главное подходит практически для всех марок и моделей автомобилей.

Использование электронной обманки

Использование электронного эмулятора катализатора получило максимальную популярность среди автолюбителей. Такая обманка продается во многих автомагазинах и стоит довольно дешево. Более того если есть схема, эмулятор можно собрать самостоятельно. Конструктивно такое устройство состоит из микропроцессора, контролирующего правильность работы силового агрегат Пежо, в случае отсутствия или поломки катализатора. Прибором подаются ложные сигналы на ЭБУ от катализатора, что позволяет имитировать его нормальное функционирование.

Но замена стандартного катализатора электронным эмулятором возможна только на транспорте, соответствующем европейским стандартам. Такая деталь имеет корпус, защищающий от влаги, и подходит большинству современных автомобилей. Эксплуатационный ресурс устройства в среднем составляет 5 лет.

Благодаря использованию эмулятора автовладелец получает следующее:

• экономия денег, достигнутая тем, что не нужна замена дорогостоящего катализатора через 100000 км пробега;
• создание качественной топливной смеси благодаря чему достигается экономия горючего;
• улучшение динамики разгона автомобиля;
• устранение ошибки на панели приборов.

Сегодня существуют универсальные эмуляторы и приборы, используемые только для конкретной марки авто. Для их монтажа своими руками нужно снять старое устройство и установить обманку катализатора.

Перепрошивка управляющего блока

Внесение изменений в программный код позволяет откорректировать алгоритм работы управляющего блока, после чего он не будет проводить анализ и учет данных индикатора, размещенного непосредственно за катализатором, а будет работать, основываясь на показаниях первого датчика. Но такая прошивка не доступна большому кругу потребителей, так как противоречит современным стандартам экологии.

Собрать обманку катализатора своими руками достаточно просто. Но даже если навыков в вопросе работы с паяльником нет можно приобрести готовое электронное устройство. Но вне зависимости какому способу борьбы с проблемой будет отдано предпочтение, использование обманки позволяет сэкономить довольно много денег на приобретении дорогостоящего катализатора.

Как сделать обманку лямбда-зонда своими руками

Большинство современных автомобилей имеют специальные электронные системы контроля. Они позволяют экономить расход топлива и обеспечивают оптимальную работу двигателя. Одним из неотъемлемых элементов системы выпуска газов является лямбда-зонд. При его поломке двигатель начинает работать в аварийном режиме. Можно ли устранить проблему своими руками?

Принцип действия лямбда-зонда и вопросы его ремонта

Датчик фиксирует количество кислорода в выхлопе автомобиля и передаёт его на пульт управления. В зависимости от показаний зонда компьютер регулирует уровень обогащения смеси, которая подаётся в камеру сгорания. В большинстве моделей устанавливают два зонда: один перед катализатором, а второй – за ним. В процессе эксплуатации кислородные датчики выходят из строя, производители рекомендуют проводить чистку устройств каждые 30 тысяч километров.

Многие автолюбители забывают о подобных рекомендациях и сталкиваются с проблемой уже после загорания аварийного знака на панели. Чаще всего лямбда-зонд не подлежит ремонту. Стоимость устройства немаленькая, и его замена всегда очень некстати. Народные умельцы нашли выход из этой неприятной ситуации. Они предлагают использовать специальную автомобильную обманку, которая позволит двигателю работать в нормальном состоянии и отключит аварийный сигнал Check Engine.

Совет: Не стоит полностью отключать или блокировать один из датчиков, это не решит проблему и приведёт лишь к увеличенному расходу топлива и нестабильной работе двигателя на холостом ходу.

Как правильно сделать обманку кислородного датчика

Сделать обманку для бортового компьютера своими руками можно тремя способами:

• установить механическую втулку;
• подключить несложную электронную схему;
• сделать перепрошивку контроллера.

Каждый из методов вполне эффективно решает проблему вышедшего из строя датчика и возвращает работу двигателя в нормальное состояние.

Механический способ (с чертежами ввёртыша)

Чтобы обмануть контроллер, необходимо установить металлическую втулку между выхлопной трубой и лямбда-зондом. Для изготовления детали понадобится:

• металлическая заготовка;
• обрабатывающий станок;
• отвёртка;
• набор ключей.

Совет: Рекомендуем использовать заготовку из бронзы или теплоустойчивой стали – эти металлы могут выдерживать высокую температуру и не деформироваться.

Бронзовую механическую обманку можно сделать вручную или заказать её изготовление специалисту

Сделать деталь можно даже без специальных навыков работы, главное – иметь хороший токарный станок. В крайнем случае можно заказать её изготовление у знакомого специалиста.

Форма и размеры втулки показаны на чертеже.

Деталь должна точно соответсвовать схеме по форме и размерам

Чтобы установить механическую заглушку, необходимо сделать следующее:

1. Поднимаем автомобиль на эстакаду.
2. Отключаем клемму «минус» на аккумуляторе.
3. Выкручиваем зонд.

   Для установки механической обманки датчик нужно выкрутить

4. Накручиваем зонд на втулку, как показано на фото.

   Сделанная точно по схеме деталь накручивается на лямбда-зонд

5. Устанавливаем датчик на место и подключаем аккумулятор.

После запуска двигателя сигнал Check Engine должен потухнуть. Таким образом, датчик немного отодвигается от потока выхлопных газов. Механическая обманка-ввёртыш подходит для большинства моделей автомобилей, главное, чтобы датчик вкручивался в корпус.

Как сделать и установить электронный (со схемой)

Так как контроллер принимает электронные сигналы, которые к нему поступают от лямбда-зонда, можно поставить специальную схему-обманку. Она подключается к проводам, которые идут от датчика к разъёму. Место установки у разных моделей отличается: это может быть центральный тоннель между сидениями, торпеда или моторный отсек. Чтобы сделать электронную схему, приготовьте следующие материалы:

• паяльник с тонкой насадкой;
• конденсатор ёмкостью 1 мкФ;
• резистор на 1 МОм;
• нож;
• канифоль.

  Электронная обманка должна быть правильно собрана согласно схеме подкючения

Перед началом работы отключаем минусовую клемму. Все соединения необходимо хорошо изолировать. Лучшим вариантом будет поместить схему в пластиковую форму и залить все эпоксидным клеем.

Все соединения электронной обманки должны быть хорошо изолированы

В продаже можно встретить уже готовые электронные обманки. В них используется небольшой микропроцессор, который анализирует сигнал первого датчика, обрабатывает его и формирует нужные показатели для бортового компьютера. Такие устройства легко подключаются, но обойдутся дороже самодельной схемы.

Видео изготовления электронной обманки датчика и проверка её работы

Перепрошивка контроллера: стоит ли делать своими руками

Ещё одним вариантом обманки можно назвать перепрошивку самого бортового компьютера. Изменяя алгоритм работы устройства, вы блокируете обработку сигналов от второго лямбда-зонда. Опасность данного метода состоит в том, что при неправильных действиях будет сложно восстановить прежнюю работу компьютера. Оригинальную заводскую прошивку очень сложно достать, и стоимость её довольно большая. Поэтому доверить такую работу нужно только опытному специалисту, которого вы знаете лично.

Последствия установки обманок разного типа

При установке обманок стоит брать во внимание, что все работы выполняются на свой страх и риск. При неправильной установке подобных устройств могут возникнуть следующие неисправности:

1. Нарушение работы двигателя из-за неправильной регулировки впрыска бортовым компьютером.
2. Повреждение электропроводки и контроллера при неправильно спаянной схеме.
3. Ошибки при работе бортового компьютера.
4. Повреждение датчиков.

Работы с какой бы то ни было электроникой необходимо выполнять крайне аккуратно. Даже малейшая неточность может привести к поломке, поэтому нужно чётко следовать инструкциям.

Совет: Не стоит заказывать обманки в интернете на сомнительных сайтах. Большая часть из них плохо работает и не принесёт ожидаемого результата.

Обманки лямбда-зондов практикуют многие автолюбители. Такие устройства позволяют сэкономить на замене вышедших из строя датчиков. Важно правильно сделать обманку и установить её, чтобы не возникло негативных последний для бортового компьютера или двигателя.

Качественная обманка лямбда-зонда Тойота Авенсис в СПб

В конструкции выхлопной системы любого современного автомобиля предусмотрена специальная деталь для снижения концентрации токсичных газов, поступающих в атмосферу. Это устройство называется «каталитический нейтрализатор».

Смысл его работы заключается в окончательном дожигании остатков вредных веществ (углекислого газа, азота и др.), которые не успели переработаться под воздействием кислорода, содержащегося в выхлопных газах. Таким образом, на выходе в атмосферу попадают относительно безопасные двуокись углерода (или угарный газ) и привычный молекулярный азот.

Процедура удаления нейтрализатора на автомобилях Тойота

Катализатор, как и любая другая деталь в конструкции автомобиля, имеет ограниченный срок службы. Если срок использования подошел к концу, то нейтрализатор необходимо заменить или удалить. Основными признаками неисправности нейтрализатора называют: резкое снижение мощности двигателя, увеличенный расход топлива, появление сообщений об ошибке двигателя. Катализатор может выйти из строя из-за банального засорения сот или их оплавление под воздействием высоких температур, либо повреждения кислородных датчиков. К сожалению, очищающие устройства не подлежат ремонту – их нужно либо менять на аналогичные, либо удалять полностью.

Владелец автомобиля может и не менять катализатор, а просто удалить его из конструкции выхлопной системы. На работе двигателя это никак не скажется, только увеличится количество вредных веществ, выделяемых в атмосферу. Единственное, что нужно будет сделать – установить специальную обманку лямбда-зонда, чтобы «обмануть» электронный блок управления.

Замена нейтрализатора на оригинальную деталь потребует больших финансовых вложений. По этой причине многие технические центры предлагают 2 альтернативных варианта замены катализатора.

Первый заключается в установке универсального очищающего устройства. Современные универсальные катализаторы обладают довольно высоким качеством по бюджетной цене (в сравнении с оригинальной деталью). Разница в стоимости будет единственным отличием между оригинальной и универсальной деталью. Другой вариант замены – установка пламегасителя вместо удаленного нейтрализатора. Такой вариант также более доступен по цене, при этом высока гарантия, что в ближайшем будущем владелец автомобиля Toyota не вернется к вопросу замены этого же устройства. Второй вариант является более предпочтительным для автомобилей с большим пробегом.

Обманка лямбда-зонда Тойота Авенсис

Эта маленькая, но очень полезная деталь, как видно из названия, была придумана для обмана электронного блока управления автомобилем. Делается это с помощью установки детали с последующей перепрошивкой блока управления, где из цепи исключается второй кислородный датчик. Электроника автомобиля думает, что второго датчика просто не существует, и продолжает функционировать в штатном режиме. С обманкой, установленной после удаления неисправного нейтрализатора, объем потребляемого топлива остается таким же, как и прежде.

Специалисты различают 3 основных вида «обмана»:

• механическая обманка;
• мини-катализатор;
• электронная обманка.

Механическая обманка представляет собой небольшое устройство в виде трубки, которая изготавливается под конкретную марку автомобиля из жаропрочного материала. Внутри этой трубки высверливается тонкое отверстие, через которое к датчику будут поступать переработанные выхлопы (от толщины этого отверстия будет зависеть количество поступающих газов).

Принцип работы такой детали понять совершенно несложно. Благодаря узкому отверстию ограничивается объем выхлопных газов, поступающих к датчику, в связи с чем снижаются показатели вредности выхлопных веществ, датчик передает в блок управления нормальные параметры выхлопных газов, работа выхлопной системы воспринимается как нормальная.

Такой способ обмана кислородного датчика прекрасно подходит к американским и японским автомобилям, к которым и относится марка Toyota.

Однако, технологии не стоят на месте, механическая обманка прекрасно работала несколько лет назад. На современных автомобилях устанавливаются ЭБУ двигателем последнего поколения, и обмануть их не так просто. По этой причине популярность набирает подвид механической обманки – мини-катализатор.

Подобное устройство отличается от обычной механической обманки своей конструкцией. Изначально в таком устройстве высверливается большое отверстие, в которое вставляется небольшой кусочек нейтрализатора. Естественно, стоимость такой детали будет значительно ниже по сравнению с оригинальным катализатором. При этом кислородный датчик видит очищенные выхлопы, как и должно быть.

Перепрошивка ЭБУ двигателя автомобиля также называют довольно эффективным методом, при котором лямбда-зонд полностью удаляется из конструкции выхлопной системы, а программное обеспечение записывается с необходимыми изменениями настроек, либо вовсе меняется на новое.

Перепрошивку программного обеспечения рационально применять в случае, когда стоимость кислородных датчиков для автомобиля будет бить по карману владельца, а остальные способы «обмана» не подходят.

Стоит понимать, что работа подобного характера потребует соответствующей квалификации мастера, которому вы планируете доверить своего железного коня. Неправильное проведение таких работ может привести к необратимым последствиям.

Электронные эмуляторы представляют собой достаточно сложные электронные устройства, с помощью которых появляется возможность решить огромное множество проблем с кислородными датчиками автомобилей. Внешне эмулятор выглядит как устройство небольшого размера с встроенным микропроцессором. С его помощью поступающий сигнал преобразуется в правильный для электронного блока управления. Другими словами, ЭБУ двигателем думает, что нейтрализатор полностью исправен и работает в штатном режиме и не выдает соответствующих сообщений об ошибках. Электронные обманки также различаются по сложности в зависимости от марки автомобиля.

Эмулятор обманки подходит для ряда автомобилей, где электронный блок оснащен защитой от перепрошивки программного обеспечения, а другие методы корректировки работы кислородного датчика не подходят.

Обманка лямбда-зонда Авенсис: заключение

После установки одного из видов обманки необходимо провести диагностику на предмет исправной работы двигателя и электронного блока управления.

Обманка кислородного датчика может устанавливаться не только при удалении катализатора из выхлопной системы автомобиля, но и в случае неисправности самого датчика – механического повреждения или банального сгорания.

Так или иначе, для установки обманки необходимо обратиться в сервисный центр. Специалисты не только проведут все работы быстро и качественно, но и дадут на нее гарантию. Подобрать подходящую обманку также можно как самостоятельно в автомагазине, так и обратившись за помощью в технический центр.

Mitsubishi Lancer IX: Электронная обманка второго лямбда-зонда

Если у вас есть возможность прошить электронный блок управления, то можно программно отключить вторую лямбду. Ее после этого можно убрать и поставить вместо нее заглушку. У меня такой возможности нет, поэтому будем обманывать вторую лямбду путем добавления резистора сопротивлением 390 или 430 кОм. Почему именно эти сопротивления? Потому что они были проверены практикой.

Необходимые инструменты:

• Паяльник
• Резистор на 390 или 430 кОм
• Изолента или термоусадочная трубка
• Плоская и крестовая отвертки для снятия центральной консоли

Существует два участка, куда можно будет припаять резистор в разрыв сигнального провода:

• Лямбда-зонд — разъем— цвет сигнального провода синий (под днищем автомобиля).
• Разъем лямбда-зонда — мозги авто — цвет сигнального провода белый (салон автомобиля).

В этом отчете будет рассмотрен второй вариант, потому что все будет делаться в салоне автомобиля. Резистор необходимо припаять в разрыв сигнального провода (белого цвета) от второго лямбда-зонда прямо в салоне автомобиля рядом с левой ногой переднего пассажирского сиденья.

Цвета проводов для второго участка (Mitsubishi Lancer IX 1.6)i:

• белый — сигнальный.
• черный — масса.
• красно-желтый — подогрев.
• сине-желтый — подогрев.

Приступим к обманке второго лямбда-зонда (ДК):

1. Приступим к снятию кожуха центральной консоли.

2. Кожух крепится на 3 пистонах, поэтому с небольшим усилием извлекаем его:

3. Теперь необходимо с помощью отвертки нежно надавить на середину пистона, чтобы центральная шляпка ушла немного вниз. После этого пистон можно безопасно извлечь из отверстия:

4. Откручиваем крестовой отверткой центральный бардачок:

5. И вытаскиваем консоль с бардачком, нежно потянув вверх перпендикулярно потолку:

6. Отсоединяем разъем блок управления подогревом сидений и вытаскиваем его из консоли:

7. Откручиваем два шурупа крепления:

8. Снимаем левый кожух центральной консоли со стороны водителя:

9. Извлекаем пепельницу и откручиваем шуруп:

10. Консоль теперь можно потянуть немного вверх:

11. Перед нами открылся жгут проводов от второго лямбда-зонда.

12. Аккуратно разрезаем резиновую изоляция жгута, чтобы добраться до белого сигнального провода:

13. Резистор на 430 кОм с рассеиваемой мощностью 0.5 Ватт:

14. Припаиваем резистор в разрыв сигнального провода белого цвета:

15. С помощью термоусадочной трубки или изоленты изолируем резистор, затем собираем все в обратном порядке.

16. Готово.

Схема обманки лямбда

Схема эмулятора лямбда зонда своими руками

Дата публикации: 16 января 2017.
Категория: Автотехника.

Лямбда зонд (также называется кислородным контроллером, датчиком O2, ДК) является неотъемлемой частью выхлопной системы автотранспортных средств, отвечающих экологическим стандартам EURO-4 и выше. Это миниатюрное устройство (обычно устанавливается 2 лямбда зонда и более) контролирует содержание O2 в выхлопных смесях автотранспортного средства, благодаря чему значительно снижается выброс ядовитых отходов в атмосферу.

В случае некорректной работы ДК или если произошло отключение лямбда зонда, функционирование силового агрегата может быть нарушено, из-за чего мотор перейдет в аварийный режим (на панели загорится Check Engine). Чтобы такого не случилось, систему автомобиля можно перехитрить, установив обманку.

Механическая обманка лямбда зонда («ввертыш»)

«Ввертыш» – это втулка, изготовленная из бронзы или теплоустойчивой стали. Внутренняя часть такой «проставки» и ее полости заполняются керамической крошкой со специальным каталитическим покрытием. Благодаря этому отработанные газы дожигаются быстрее, что, в свою очередь, приводит к разным показателям импульсов 1 и 2 ДК.

Важно! Любая обманка устанавливается только на исправный лямбда зонд.

Самодельная обманка лямбда зонда, схема которой представлена ниже, проста в изготовлении. Для этого вам потребуется подготовить:

• заготовку;
• отвертку;
• набор ключей.

Делается обманка на обрабатывающем токарном станке. Если такового нет, то можно обратиться к специалисту, предоставив ему чертеж.

Полученная деталь совместима с большинством выхлопных систем как отечественных, так и зарубежных автомобилей.

Установка обманки лямбда зонда производится следующим образом:

• Поднимите авто на эстакаду.
• Отключите минусовую клемму на АКБ.
• Выкрутите первый (верхний) зонд (если их два, то снимите тот, который расположен между катализатором и выпускным коллектором).
• Вкрутите лямбда зонд в «проставку».
• Установите «усовершенствованный» датчик на место.
• Подключите клемму к аккумулятору.

Полезно! Обычно механическая обманка второго лямбда зонда не выполняется, так как этот ДК защищен катализатором и контролирует только его состояние. Самым чутким является именно первый датчик, который установлен ближе всего к коллектору.

После этого системная ошибка «Check Engine» должна исчезнуть. Если этот способ не сработал, можно воспользоваться более дорогостоящей обманкой.

Электронная обманка

Еще один способ устранения проблем с ДК – это электронная обманка лямбда зонда, схема которой представлена чуть ниже. Так как датчик кислорода передает сигнал контроллеру, то схема-обманка, подключенная к проводке от датчика к разъему, позволит «загрубить» систему. Благодаря этому, в ситуации, если лямбда зонд будет неисправен, силовой агрегат будет продолжать работать корректно.

Полезно! Места установки такой обманки могут отличаться в зависимости от модели АТС. Например, она может быть монтирована в центральный тоннель между сиденьями, в торпеде или моторном отсеке.

Схема-обманка – это однокристальный микропроцессор, который анализирует процессы в катализаторе, получает данные от первого ДК, обрабатывает их, преобразует до показателей второго датчика и выдает на процессор автомобиля соответствующий сигнал.

Чтобы установить обманку этого типа, вам потребуется схема подключения лямбда зонда, которая выглядит следующим образом.

Как видите, бывает разная распиновка лямбда зонда (4 провода, три и два). Цвета проводов могут также отличаться, чаще всего встречаются изделия с 4 пинами (2 черных, белый и синий).

Для изготовления обманного устройства, вам потребуется:

• паяльник с мелким жалом и припой;
• канифоль;
• неполярный конденсатор емкостью 1 мкФ Y5V, +/- 20%;
• резистор (сопротивление) на 1 мОм, С1-4 имп, 0,25 Вт;
• нож и изоляционная лента.

Полезно! Перед установкой, схему лучше всего поместить в пластиковый корпус и залить ее «эпоксидкой».

Дальше электронная обманка на лямбда зонд своими руками монтируется следующим образом:

• Отключите минусовую клемму АКБ.
• «Препарируйте» провод, который идет от самого ДК к разъему.
• Разрежьте синий провод и подсоедините его обратно через резистор.
• Впаяйте неполярный конденсатор меду белым и синим проводами.
• Заизолируйте соединения.

Ниже представлена схема обманки лямбда зонда своими руками для распиновки на 4 провода.

На заключительном этапе, должно получиться следующее.

Такие манипуляции не стоит выполнять, если у вас нет должного опыта. Сегодня в магазинах представлены готовые схемы-обманки, которые без труда сможет установить даже начинающий водитель.

Перепрошивка контроллера

Некоторые особо искушенные автовладельцы решаются на перепрошивку блока управления, благодаря чему блокируется обработка сигналов второго кислородного датчика. Однако необходимо учитывать, что любые изменения алгоритма работы системы могут привести к необратимым последствиям, так как вернуть заводские настройки будет практически невозможно и затратно. Поэтому выполнять такие манипуляции самостоятельно не рекомендуется. То же самое касается и готовых прошивок, которые продаются в интернете.

Полезно! При перепрошивке лямбда зонды удаляются.

Если вы все-таки хотите произвести перепрошивку системы, то обратитесь к грамотному специалисту, который сможет отключить получение данных ДК с помощью специализированного оборудования.

Также стоит учитывать, что практически любое вмешательство в работу систем, может привести к не самым приятным последствиям.

Какие последствия бывают после установки обманок

Нужно понимать, что любая обманка устанавливается на страх и риск автовладельца. Если монтаж был произведен неправильно, то вы можете столкнуться со следующими проблемами:

• Из-за того, что бортовой компьютер не может регулировать впрыск жидкости, может произойти нарушение работы мотора.
• Если схема неправильно спаяна, это может привести к повреждению электропроводки.
• В процессе установки обманки вы можете повредить датчики кислорода, после чего даже не узнаете об их неисправности (так как у вас уже будет установлена обманка).
• После таких вмешательств (не только при перепрошивке) может произойти сбой в бортовом компьютере.

Любая неточность приведет к плачевным последствиям, поэтому лучше установить более безопасный готовый эмулятор. В отличие от обманки, он не «обманывает» блок управления, а лишь обеспечивает его корректную работу, преобразуя сигнал ДК. Внутри эмулятора также установлен микропроцессор (как и в самодельной электронной обманке), который способен оценивать выхлопные газы и анализировать ситуацию.

В заключении

Многие автовладельцы устанавливают на свои машины самодельные обманки, чтобы сэкономить на покупке новых кислородных датчиков. Однако в такой погоне за выгодой, вы вполне можете столкнуться с большими денежными затратами, если кустарное устройство повлияет на работу «жизненно-важных» систем. Поэтому устанавливать обманки рекомендуется, только если вы смыслите в работах такого плана.

Как сделать обманку лямбда-зонда

Жёсткий экологический контроль заставляет автопроизводителей делать всё возможное, чтобы соответствовать стандартам Евро, контролирующим состав и структуру выхлопа. Подавляющее большинство современных моделей комплектуются лямбда-зондом (альтернативные названия – кислородный контроллер, датчик кислорода, датчик О2). Его назначение и заключается в контроле содержания выхлопа посредством анализа содержания в нём кислорода. Владельцам автомобилей, не оснащённых такой контролирующей выхлоп системой (как правило, устаревших или очень бюджетных), в этом плане повезло. Во всяком случае, часть проблем, связанных с неисправностями системы выхлопа, для них отпадает.

Между тем подобные неисправности случаются, и не так уж редко. Нарушение нормальной работы лямбда-зонда приводит к проблемам с обменом информацией между кислородным датчиком и ЭБУ, который воспринимает это как серьёзную неисправность, сигнализируя об этом загоранием индикатора «Check Engine». Обойти эту ситуацию без замены кислородного контроллера на исправный (стоимость которого достаточно велика) можно, используя так называемую обманку лямбда-зонда. Это позволит бортовому контроллеру перейти на работать из аварийного в штатный режим.

Что собой представляет обманка лямбда-зона

В целом, лямбда-зонд – действительно полезное устройство, позволяющее существенно уменьшить вредность выхлопа (в соответствии с жёсткими стандартами Евро-4/5), одновременно снизив расход горючего.

Конструктивно такое устройство представляет с

Электронная обманка лямбда зонда своими руками

Публикую 2 способа создания электронной обманки лямбда зонда своими руками, найденными в блогах драйв2.ру

Наконец-то дошли руки до датчика второго лямбда зонда

Спаял резистор и конденсатор, согласно схемы

Схема очень простая. Взял из интернета)
Потребовалось:
— неполярный конденсатор на 1мкФ (микрофарад)
— сопротивление на 1 МОм (мегаом) 0,5 Вт
— паяльник
— 30 минут (снять защиту картера, открутить датчик, спаять)))

все по схеме)

и на термоусадку…)

Чек пока не скидывал, но должно все работать)))

Второй способ (владелец Ниссан Примера)

Схема та же самая, как и в первом способе.

Изменения коснулись номиналов деталей. Резистор нужен на 150-180 кОм, конденсатор 1 мкФ. Поискал по разборке (работаю в сервисном центре по ноутбукам и прочей цифровой технике), нашел необходимое.

Вот что получилось:

Обрабатываем все это добро поксиполом, и упаковываем в термотрубку (монетка для пояснения размеров конструкции):

Пробег на ней уже более 10000 км, Check Engine не загорался ни разу, расход в норме. Смотрел осциллограммы с помощью провода VAG-COM и прогой TECU3, график второй лямбды практически идентичен графику с машины с катализатором.

Рекомендую!

Обманка работает на Nissan Primera P12, Mitsubishi Lancer 9, Chevrolet Lacetti. Для адаптации к другим авто:

Самый правильный подход — снять осциллограмму с машины с живым катализатором, собрать обманку с теми номиналами что я предложил, и сравнить. Если импульсы выше чем должны быть — сопротивление резистора увеличить, если ниже — уменьшить, вот и все =)

Как сделать простую обманку лямбда-зонда или кислородного датчика

В этой статье хочу поговорить о том какими способами можно сделать обманку лямбда-зонда или кислородного датчика своими руками. Обычно такие обманки делаются при вырезке катализатора, его плохой работе или когда неисправен второй лямбда зонд, то можно не покупая новый поставить обманку.

Лямбда-зонд или кислородный датчик преобразовывает в электрический сигнал данные о том сколько в выхлопных газах содержится кислорода. Датчик подаёт электрический сигнал в тот момент, когда он зафиксировал изменения кислорода, сигнал передаётся на контроллер, который принимает сигнал и сравнивает полученные данные c заложенными в памяти показателями.

При несовпадении полученных данных с оптимальными значениями для текущего режима, блок управления изменяет соответствующим образом длительность впрыска топлива.
Это делается для достижения максимальной эффективности работы двигателя, экономит топливо и уменьшает количество вредных выбросов в атмосферу.

Обычно в последнее время на автомобилях устанавливают два датчика, один до катализатора, второй после катализатора, сигналы от этих двух датчиков должны отличаться, тогда блок управления регулирует длительность впрыска согласно полученным сигналам с 2-х датчиков, но если один из датчиков вышел из строя или владелец автомобиля удалил катализатор, как вариант заменил его пламегасителем, сигналы 2-х датчиков начнут совпадать, что будет воспринято блоком управления как аварийный режим.

Контроллер в этом случае выберет усредненные параметры управление впрыском, что приведет в итоге к увеличению расхода топлива с одновременным снижением мощности двигателя и его нестабильной работы по холостому ходу, а на приборной доске загорится «Сheck-Engine» сообщая об ошибке.

Итак, рассмотрим механический тип обманки, это когда на место второго датчика устанавливают проставку, а потом уже в неё вкручивают лямбда-зонд. Проставку можно изготовить по нижеприведенному чертежу, который проверен уже не одним годом эксплуатации.

Но более эффективным я считаю сделать обманку вторым способом, так как у меня нет знакомого токаря, а вот запаять одно сопротивление и конденсатор наверное сумею. Внизу на рисунке нарисовано, как нужно внедрить конденсатор и резистор в провода, которые идут к кислородному датчику.Этот способ тоже проверен временем и зарекомендовал себя с положительной стороны.

И ещё хочу отметить один момент, что бывает выходит из строя обогреватель самого датчика, в этом случае тоже вылезает ошибка «Сheck-Engine», но и тут можно поставить обманку.

Это можно сделать так, не выкручивая кислородный датчик подсоединяем к двум белым проводом, которые идут на обогреватель датчика, простую автомобильную лампочку, например от габаритов, желательно чтобы она имела сопротивление от 4 до 12 Ом (на разных автомобилях сопротивление бывает разное).

Сопротивление лампочки будет говорить ЭБУ, что обогреватель находится в исправном состоянии и не будет выдавать ошибку. Это приемлемо только для второго кислородного датчика, который находится после катализатора.

И подведем итог, что сделать обманку кислородного датчика не такая уж и сложная задача. Всем удачи на дорогах.

Как сделать обманку лямбда-зонда своими руками

Большинство современных автомобилей имеют специальные электронные системы контроля. Они позволяют экономить расход топлива и обеспечивают оптимальную работу двигателя. Одним из неотъемлемых элементов системы выпуска газов является лямбда-зонд. При его поломке двигатель начинает работать в аварийном режиме. Можно ли устранить проблему своими руками?

Принцип действия лямбда-зонда и вопросы его ремонта

Датчик фиксирует количество кислорода в выхлопе автомобиля и передаёт его на пульт управления. В зависимости от показаний зонда компьютер регулирует уровень обогащения смеси, которая подаётся в камеру сгорания. В большинстве моделей устанавливают два зонда: один перед катализатором, а второй – за ним. В процессе эксплуатации кислородные датчики выходят из строя, производители рекомендуют проводить чистку устройств каждые 30 тысяч километров.

Многие автолюбители забывают о подобных рекомендациях и сталкиваются с проблемой уже после загорания аварийного знака на панели. Чаще всего лямбда-зонд не подлежит ремонту. Стоимость устройства немаленькая, и его замена всегда очень некстати. Народные умельцы нашли выход из этой неприятной ситуации. Они предлагают использовать специальную автомобильную обманку, которая позволит двигателю работать в нормальном состоянии и отключит аварийный сигнал Check Engine.

Совет: Не стоит полностью отключать или блокировать один из датчиков, это не решит проблему и приведёт лишь к увеличенному расходу топлива и нестабильной работе двигателя на холостом ходу.

Как правильно сделать обманку кислородного датчика

Сделать обманку для бортового компьютера своими руками можно тремя способами:

• установить механическую втулку;
• подключить несложную электронную схему;
• сделать перепрошивку контроллера.

Каждый из методов вполне эффективно решает проблему вышедшего из строя датчика и возвращает работу двигателя в нормальное состояние.

Механический способ (с чертежами ввёртыша)

Чтобы обмануть контроллер, необходимо установить металлическую втулку между выхлопной трубой и лямбда-зондом. Для изготовления детали понадобится:

• металлическая заготовка;
• обрабатывающий станок;
• отвёртка;
• набор ключей.

Совет: Рекомендуем использовать заготовку из бронзы или теплоустойчивой стали – эти металлы могут выдерживать высокую температуру и не деформироваться.

Бронзовую механическую обманку можно сделать вручную или заказать её изготовление специалисту

Сделать деталь можно даже без специальных навыков работы, главное – иметь хороший токарный станок. В крайнем случае можно заказать её изготовление у знакомого специалиста.

Форма и размеры втулки показаны на чертеже.

Деталь должна точно соответсвовать схеме по форме и размерам

Чтобы установить механическую заглушку, необходимо сделать следующее:

1. Поднимаем автомобиль на эстакаду.
2. Отключаем клемму «минус» на аккумуляторе.
3. Выкручиваем зонд.

   Для установки механической обманки датчик нужно выкрутить

4. Накручиваем зонд на втулку, как показано на фото.

   Сделанная точно по схеме деталь накручивается на лямбда-зонд

5. Устанавливаем датчик на место и подключаем аккумулятор.

После запуска двигателя сигнал Check Engine должен потухнуть. Таким образом, датчик немного отодвигается от потока выхлопных газов. Механическая обманка-ввёртыш подходит для большинства моделей автомобилей, главное, чтобы датчик вкручивался в корпус.

Как сделать и установить электронный (со схемой)

Так как контроллер принимает электронные сигналы, которые к нему поступают от лямбда-зонда, можно поставить специальную схему-обманку. Она подключается к проводам, которые идут от датчика к разъёму. Место установки у разных моделей отличается: это может быть центральный тоннель между сидениями, торпеда или моторный отсек. Чтобы сделать электронную схему, приготовьте следующие материалы:

Перед началом работы отключаем минусовую клемму. Все соединения необходимо хорошо изолировать. Лучшим вариантом будет поместить схему в пластиковую форму и залить все эпоксидным клеем.

Все соединения электронной обманки должны быть хорошо изолированы

В продаже можно встретить уже готовые электронные обманки. В них используется небольшой микропроцессор, который анализирует сигнал первого датчика, обрабатывает его и формирует нужные показатели для бортового компьютера. Такие устройства легко подключаются, но обойдутся дороже самодельной схемы.

Видео изготовления электронной обманки датчика и проверка её работы

Перепрошивка контроллера: стоит ли делать своими руками

Ещё одним вариантом обманки можно назвать перепрошивку самого бортового компьютера. Изменяя алгоритм работы устройства, вы блокируете обработку сигналов от второго лямбда-зонда. Опасность данного метода состоит в том, что при неправильных действиях будет сложно восстановить прежнюю работу компьютера. Оригинальную заводскую прошивку очень сложно достать, и стоимость её довольно большая. Поэтому доверить такую работу нужно только опытному специалисту, которого вы знаете лично.

Последствия установки обманок разного типа

При установке обманок стоит брать во внимание, что все работы выполняются на свой страх и риск. При неправильной установке подобных устройств могут возникнуть следующие неисправности:

1. Нарушение работы двигателя из-за неправильной регулировки впрыска бортовым компьютером.
2. Повреждение электропроводки и контроллера при неправильно спаянной схеме.
3. Ошибки при работе бортового компьютера.
4. Повреждение датчиков.

Работы с какой бы то ни было электроникой необходимо выполнять крайне аккуратно. Даже малейшая неточность может привести к поломке, поэтому нужно чётко следовать инструкциям.

Совет: Не стоит заказывать обманки в интернете на сомнительных сайтах. Большая часть из них плохо работает и не принесёт ожидаемого результата.

Обманки лямбда-зондов практикуют многие автолюбители. Такие устройства позволяют сэкономить на замене вышедших из строя датчиков. Важно правильно сделать обманку и установить её, чтобы не возникло негативных последний для бортового компьютера или двигателя.

Обманка лямбда зонда (датчика кислорода) своими руками

Человеческая цивилизация на протяжении последних столетий живет в явной дисгармонии с природой. Технический прогресс не только сделал повседневную жизнь людей проще, но и одновременно вызвал доселе неизвестные проблемы. Загрязнение земли различными отходами жизнедеятельности Homo sapiens достигли своего апогея в XXI веке, поэтому современные разработки ученых, практически во всех областях, нацелены на получение максимально безопасных для окружающей среды технологий. Учитывая вышеизложенное, «экологически безопасный» вид человека представлен на иллюстрации ниже.

Например, выбросы двигателя внутреннего сгорания в автомобилях последнего поколения являются менее токсичными, благодаря установке электронных систем впрыска топлива. Для обеспечения обратной связи, позволяющей проконтролировать эффективность работы такой установки, в выхлопную трубу монтируется небольшой датчик, который называется лямбда зонд или кислородный анализатор.

Когда возникает необходимость в установке обманки лямбда зонда

Обманка кислородного лямбда зонда устанавливается многими автомобилистами, как правило, исходя из экономических соображений. Цена нового катализатора или датчика может быть достаточно велика, поэтому при неисправности этих деталей может быть установлено устройство, эмулирующее наличие оригинального изделия. Желание повысить мощность двигателя также может являться причиной подобной «махинации». Для увеличения тяги вырезают нейтрализатор. Услуги по удалению катализатора предоставляются специализированными мастерскими, в которых можно заказать и установку устройства, посылающего ложный сигнал о наличии исправной детали этого типа.

Эмулятор «обманка лямбда зонда» монтируется также при неисправности катализатора. Эта деталь стоит довольно дорого, поэтому при незапланированном выходе её из строя, иногда требуется какое-то время эксплуатировать автомобиль в аварийном режиме. Постоянно включенный «CHECK» может нервировать водителя, а также маскировать более серьезные поломки, поэтому и принимается решение временно установить обманку лямбда зонда.

Виды обманок лямбда зонда

На практике обманку датчика кислорода можно реализовать 2 способами. Первый — установка электронного прибора, который модулирует определенный электрический сигнал. Второй способ представляет собой механическую очистку токсичных выхлопных газов, подводимых к чувствительным элементам лямбда зонда.

Электронная обманка лямбда зонда

Электронная обманка лямбда зонда изготавливается своими руками. Для этой цели достаточно использовать резистор и конденсатор, которые устанавливаются в разрыв контактов кислородного датчика. Оптимальным значением емкости для обхода многих моделей этого типа является 4,7 мкФ, сопротивления — 200 кОм при мощности 0,25 Вт. Схема такого устройства очень проста, поэтому сделать обманку может даже начинающий радиолюбитель. Ниже представлен чертеж, в котором наглядно указано, как сделать обход сигнала лямбда зонда для устройств фирм Bosch и Mitsubishi.

От качества используемых деталей и правильно подобранных параметров будет зависеть долговечность самодельной обманки лямбда зонда, но при подобных вмешательствах в электронику автомобиля следует всегда быть готовым к нарушениям в работе двигателя внутреннего сгорания.

Более продвинутые в техническом плане эмуляторы кислородного датчика представляют собой сложные изделия, изготовленные на основе микроконтроллера. Такое устройство способно полностью заменить оригинальное изделие, но обойдется владельцу автомобиля в кругленькую сумму.

Несмотря на это, подобный вариант восстановления работоспособности машины может являться экономически выгодным. Работа двигателя с электронной обманкой будет более стабильна, чем при использовании изделий, в которых блок управления «вводится в заблуждение» с использованием вышеуказанной схемы.

Механическая обманка лямбда зонда

Механическая обманка лямбда зонда основана на реальной работе катализатора в миниатюре. То есть, во внутреннюю часть датчика вводятся элементы, очищающие выхлопные газы от загрязнений, но этот процесс осуществляется исключительно для чувствительных элементов, которые отвечают за генерацию определенного электрического сигнала.

Механическую обманку на лямбда можно установить практически на любой автомобиль, но для обеспечения совместимости следует учитывать Евро-класс машины. Другими словами, датчик-обманка на Ладу Приора будет отличаться от эмулятора, устанавливаемого на Фольксваген, Тойоту или Мерседес.

Для отечественных автомобилей, выпущенных до 2011 года можно также использовать «пустышку». Такая обманка представляет собой обычный датчик с небольшим отверстием диаметром 2–3 мм.

Альтернативные варианты

Если не учитывать возможность ремонта катализатора или датчика кислорода, то устранить проблемы в работе лямбда зонда можно методом перепрограммирования электронного блока управления (ЭБУ).

Такой способ применяется, как правило, только на автомобилях экологического класса Евро-2. Основным недостатком перепрошивки является тот факт, что самому подобную операцию практически не выполнить, а работа специалиста будет стоить довольно дорого. Квалификация работника СТО, осуществляющего работу по изменению настроек ЭБУ очень важна, ведь при допущении серьезных ошибок прошивка системы может слететь во время эксплуатации машины.

Экономически оправдана такая манипуляция с настройками только в случае, когда кроме отключения лямбда зонда выполняется перепрошивка системы с целью увеличения мощности двигателя.

Установка обманки лямбда зонда

Обманку лямбда зонда необходимо не только правильно подобрать, но и установить. Механические устройства потребуется монтировать на штатное место, поэтому понадобиться наличие смотровой ямы или подъемника. Работы по замене оригинального устройства на «модернизированный» датчик осуществляется в такой последовательности:

1. Установить автомобиль над смотровой ямой или расположить на уровне человеческого роста, используя специальный подъемник.
2. Вывернуть датчик.
3. Установить обманку.

Перед выполнением этой операции необходимо отключить зажигание, но лучше полностью обесточить автомобиль, сняв с аккумулятора минусовую клемму. Электронные обманки устанавливаются в разрыв электропроводки датчика в любом подходящем месте.

Заключение

Если возникла необходимость в корректировке работы топливной системы автомобиля, то вышеприведенные советы позволят определиться с тем, какую обманку лямбда зонда лучше выбрать для установки. Простой вариант обхода системы контроля состава выхлопных газов можно изготовить самостоятельно, но только при условии полного понимания процесса и крайней аккуратности при выполнении монтажных операций.

Видео по теме

Хорошая реклама

Понимание лямбда в схеме — qaruQaruSite Переполнение стека

1. Около
2. Товары
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии

4.4 Функции: лямбда

4.4 Функции (процедуры): лямбда

Лямбда-выражение создает функцию. В самом простом случае лямбда-выражение имеет вид

(лямбда (идентификатор аргумента …) тело … +)

Лямбда-форма с n arg-id принимает n аргументы:

1

> ((лямбда (x y) (+ x y)) 1 2)

3

> ((лямбда (x y) (+ x y)) 1)

# : arity mismatch;

ожидаемое количество аргументов не соответствует заданному

число

ожидаемое: 2

дано: 1

4.4.1. Объявление аргумента Rest

Лямбда-выражение также может иметь форму

Порядок вычисления лямбда-выражений на схеме

1. Около
2. Товары
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
6. О компании

— лямбда-синтаксис на языке схем

1. Около
2. Товары
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

Правильный синтаксис лямбда-выражения, которое получает любое количество аргументов в схеме

1. Около
2. Товары
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант

— Когда в Haskell нужны лямбда-формы?

1. Около
2. Товары
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

Замена датчика кислорода Opel Kadett. Как сделать обманку лямда зонд на Опель Зафире. Ремонт машины своими руками. Автоэлектрика

Комментарии к теме Замена датчика кислорода Opel Kadett

Димитрий

Подскажите пожалуйста где сам разъем второй лямбды,под автомобиль не возможности залезть а с верху не могу найти двигатель z18xe… У моего друга с датчиком кислорода на опель до сих пор все зашибись )

Мордыкин Ходжи

Обманка отлично работает по сей день, схема работает. Спасибо за внимание, поддержку и Ваши лайки!

Махальчева Аниса

так первая лямда не работает или не прогрета! Мне друг сказал и без датчика кислорода на кадетте много чего сломалось 😉

Семена

Скажіть вмене обірваний лям дозор де підключаєся

Марий Ицхокин

Периодические трудности с датчиком кислорода уже напрягают… Опель зафира 1.8, выкинул катализатар, умерли со временем обе лямды на которую ставить обманку или лучше на обе???

Данчевский Толян

Зравствуйте, скажите пожалуйста как называется программа, как у вас на видео

Милтон

Здравствуйте,на дизельной двигателя какой схему надо собрать (второй лямбда зонд)

Лекс

є ще такий варіант. взяв у Субаристів : В моем случае лампа погасла после следующей операции: в разрыв черного (сигнального) провода установил диод Шоттки, плюсовым концом к датчику, минусовым — к ЦПУ. Диод Шоттки подойдет любой от 0,5А и от 20В. Например 1N5817 или 11DQ03. Датчик должен быть исправным. Кстати его тоже можно взять от 10-ки. Теоретически надо просто понизить напряжение на выходе второго датчика приблизительно на 0.2В. Этот датчик на расход топлива не влияет. Хотелось бы, чтобы подробнее по датчику кислорода показал бы >)

Ascot

по схемі на папірці і в інтернеті конденсатор стоїть між роз’ємом і резистором. Ви припаяли конденсатор між резистором і ЛЯМБДОЮ. І що працює?

Ларами

Резистор на сигнальный провод впаивать да? А конденсатор после резистора и между двумя проводами правильно?) Спасибо Лайк.

Li

У моего приятеля на опеле и без датчика кислорода куча чего полетело! Подскажи пожалуйста где взять схему обманки, а то на видео плохо видно очень. и подойдет ли эта схема на омегу б x20xev? там тоже 4х контактная лямбда…за ранее благодарен

Айдар

Здравствуйте Владимир.Ну как заработала схема. Планирую тоже опель зафиру ставить

Карт

надо тоже замутить. у меня механическая обманка и с ней почему-то горит ошибка 13602 хотя лампа чека не горит. а без обманки уже горит лампа и уже 420 код )) Проблемы с датчиком кислорода не особо напрягают Ж))

Баир

Нашел время снимать

Koby

Здравствуйте СПАСИБО что ответили! Поменяла катушку, лямбда зонд, бензанасос форсунки почистили трамблер поменяли и все равно дёргается на горячем

Похожие видео по ремонту

Ваш гид по сессиям, беседам и семинарам Amazon Kinesis в AWS re: Invent 2018

AWS re: Invent 2018 почти здесь! Этот пост включает список сеансов Amazon Kinesis, небольших бесед и семинаров на AWS re: Invent 2018 . Вы можете выбрать ссылку рядом с описанием каждого сеанса для расписания сеанса. Используйте эту информацию, чтобы спланировать неделю конференции в Лас-Вегасе, чтобы узнать больше об Amazon Kinesis.

ANT208 — бессерверная передача видео и аналитика с помощью Amazon Kinesis Video Streams

Amazon Kinesis Video Streams позволяет легко записывать видео в реальном времени, воспроизводить его и сохранять для анализа в реальном времени и пакетной аналитики на основе машинного обучения.На этом занятии мы сначала подробно рассмотрим пять лучших практик для начала работы и масштабирования с помощью Amazon Kinesis Video Streams. Затем мы демонстрируем потоковое видео со стандартной USB-камеры, подключенной к ноутбуку, и выполняем воспроизведение в реальном времени в стандартном браузере в течение нескольких минут. У нас также есть на сцене участники Amazon Go, которые создают новое поколение физических магазинов розничной торговли, основанное на их технологии «просто уходи». Они подробно описывают технические детали своей интеграции с Kinesis Video Streams и подчеркивают свои успехи и трудности на этом пути.

ANT310 — Архитектура для получения аналитических данных в реальном времени с помощью Amazon Kinesis

Amazon Kinesis позволяет сократить время, необходимое для получения ценной информации в режиме реального времени из потоковых данных. На этом занятии мы рассмотрим самые популярные приложения, которые клиенты реализуют с помощью Amazon Kinesis, включая потоковую передачу извлечение-преобразование-загрузка, непрерывное создание показателей и оперативную аналитику. Наш клиент Autodesk присоединяется к нам, чтобы рассказать, как они создавали создание показателей и аналитику в реальном времени с помощью Amazon Kinesis и Amazon Elasticsearch Service.Они рассказывают нам о своей архитектуре и передовых методах, которым они научились при создании и развертывании своего решения для аналитики в реальном времени.

ANT322-R — Высокопроизводительная потоковая передача данных с помощью Amazon Kinesis: передовой опыт

Amazon Kinesis упрощает сбор, обработку и анализ потоковых данных в реальном времени, чтобы вы могли своевременно получать аналитические данные и быстро реагировать на новую информацию. На этом занятии мы подробно рассмотрим передовые методы работы с Kinesis Data Streams и Kinesis Data Firehose, чтобы получить максимальную производительность от ваших приложений потоковой передачи данных.Наш клиент NICE inContact присоединяется к нам, чтобы обсудить, как они используют Amazon Kinesis Data Streams для принятия решений в режиме реального времени о маршрутизации контактов с клиентами и назначении агентов для своей платформы Call Center as a Service (CCaaS). NICE inContact подробно описывает свою архитектуру и требования к малой задержке и точной обработке, чтобы максимально быстро реагировать на изменения.

ANT322-R1 — Высокопроизводительная потоковая передача данных с помощью Amazon Kinesis: передовой опыт

Amazon Kinesis упрощает сбор, обработку и анализ потоковых данных в реальном времени, чтобы вы могли своевременно получать аналитические данные и быстро реагировать на новую информацию.На этом занятии мы подробно рассмотрим передовые методы работы с Kinesis Data Streams и Kinesis Data Firehose, чтобы получить максимальную производительность от ваших приложений потоковой передачи данных. Comcast использует Amazon Kinesis Data Streams для создания платформы потоковых данных, которая централизует обмен данными. Это основа того, как наши аналитики и специалисты по обработке данных извлекают из данных информацию в реальном времени. Во второй части этого выступления Comcast рассказывает, как правильно масштабировать поток Kinesis. Сначала мы перечисляем факторы, которые следует учитывать, чтобы избежать проблем с масштабированием при стандартном потреблении потока Kinesis, а затем посмотрим, как новая функция разветвления меняет эти соображения масштабирования.

SRV316-R и SRV316-R1 — Рекомендации по использованию конвейера бессерверной обработки потокового видео

Аналитика в реальном времени традиционно анализировалась с использованием пакетной обработки в средах DWH / Hadoop. В распространенных вариантах использования используются озера данных, наука о данных и машинное обучение (ML). Создание бессерверной архитектуры, управляемой данными, и бессерверных потоковых решений с такими сервисами, как Amazon Kinesis, AWS Lambda и Amazon Athena, может решить проблемы приема, хранения и аналитики в реальном времени, а также поможет вам сосредоточиться на логике приложения без управления инфраструктурой.На этом занятии мы познакомим вас с шаблонами проектирования, передовыми практиками и поделимся опытом взаимодействия с клиентом от пакета до реального времени при создании современных приложений с бессерверной архитектурой, управляемой данными. Узнайте, как корпорация Intel создала платформу Intel Pharma Analytics Platform с использованием бессерверной архитектуры. Это облачное предложение с искусственным интеллектом позволяет осуществлять удаленный мониторинг пациентов с использованием множества датчиков, носимых устройств и алгоритмов машинного обучения для объективной количественной оценки воздействия вмешательств и проведения клинических исследований в различных терапевтических условиях.

SEC402-R — AWS, я выбираю тебя: битва покемонов против ботов

Присоединяйтесь к нам в этом выступлении на продвинутом уровне, чтобы узнать о том, как Pokemon защищает от DDoS-атак и вредоносных ботов с помощью AWS WAF, AWS Shield и других сервисов AWS. Мы рассмотрим их начальные проблемы и эволюцию их решения по борьбе с ботами, которое включает в себя автономный анализ журналов и динамическое обновление IP-адресов плохих ботов, а также правила на основе скорости. Это расширенный доклад, предполагающий наличие определенных знаний об Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Analytics, AWS Firewall Manager, AWS Shield и AWS WAF.

ANT358 — Советы и приемы бессерверной потоковой обработки

Потоковый прием данных и анализ в режиме, близком к реальному времени, позволяют мгновенно получить представление о ваших данных. Используя AWS Lambda с Amazon Kinesis, вы можете получить эту информацию без необходимости управлять серверами. Но насколько оптимально вы это делаете? В этом интерактивном занятии мы рассмотрим лучшие практики использования Lambda с Kinesis и способы избежать распространенных ошибок.

ANT359 — Рекомендации по созданию вашего первого потокового приложения

Хотите расширить свои знания о веб-сервисах больших данных AWS и запустить свое первое приложение для работы с большими данными в облаке? В этой небольшой беседе мы сделаем обзор многих аналитических сервисов AWS, включая Amazon EMR, Amazon Kinesis, Amazon Athena и Amazon Redshift. Мы обсуждаем их совместную архитектуру для решения распространенных проблем с большими данными, таких как прием данных, ETL и аналитика в реальном времени.

ANT360 — Не ждите до завтра: от партии к потоковой передаче

В последние годы наблюдается взрывной рост количества подключенных устройств и источников данных в реальном времени. Данные производятся непрерывно, и скорость их производства увеличивается. Компании больше не могут ждать часами или днями, чтобы использовать эти данные. Чтобы получить наиболее ценную информацию, они должны немедленно использовать эти данные, чтобы они могли быстро реагировать на новую информацию. В этой небольшой беседе мы обсудим, как использовать преимущества потоковых источников данных для анализа и реагирования в режиме, близком к реальному времени.Кроме того, мы представляем различные варианты решения реального сценария и рассмотрим эти решения.

ANT361 — Использование Amazon Kinesis Data Streams в качестве шины сообщений с малой задержкой

Amazon Kinesis упрощает сбор, обработку и анализ потоковых данных в реальном времени, чтобы вы могли своевременно получать аналитические данные и быстро реагировать на новую информацию. В этой небольшой беседе мы подробно рассмотрим передовые методы работы с Kinesis Data Streams и способы оптимизации для многопользовательских решений с малой задержкой.

BAP328-R & BAP328-R1 — Архитектуры для получения аналитических данных о работе вашего контакт-центра

Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать больше об использовании Amazon Kinesis Data Analytics, чтобы понять, что происходит с контактами и агентами в вашем контакт-центре Amazon Connect. Узнайте, как использовать аналитику AWS и сервисы машинного обучения для проверки, преобразования и анализа пути клиента через ваш контакт-центр. Мы также покажем вам, как использовать Alexa for Business для своевременного получения голосовой бизнес-аналитики о производительности вашего контакт-центра.

Перед тем, как начать семинар, вы должны иметь базовые представления об Amazon Kinesis. Пожалуйста, принесите в мастерскую свой ноутбук и блок питания.

ANT213-R — Создайте свое первое приложение для работы с большими данными на AWS

Хотите расширить свои знания о веб-сервисах больших данных AWS и запустить свое первое приложение для работы с большими данными в облаке? В этом сеансе мы расскажем, как упростить обработку больших данных в виде шины данных, включающей прием, хранение, обработку и визуализацию.Вы создадите приложение для работы с большими данными, используя управляемые сервисы AWS, включая Amazon Athena, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB и Amazon S3. Попутно мы рассматриваем шаблоны проектирования архитектуры для приложений с большими данными и даем вам доступ к домашней лаборатории, чтобы вы могли самостоятельно перестроить и настроить приложение.

ANT213-R1 — Создайте свое первое приложение для работы с большими данными на AWS

Хотите расширить свои знания о веб-сервисах больших данных AWS и запустить свое первое приложение для работы с большими данными в облаке? В этом сеансе мы расскажем, как упростить обработку больших данных в виде шины данных, включающей прием, хранение, обработку и визуализацию.Вы создадите приложение для работы с большими данными, используя управляемые сервисы AWS, включая Amazon Athena, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB и Amazon S3. Попутно мы рассматриваем шаблоны проектирования архитектуры для приложений с большими данными и даем вам доступ к домашней лаборатории, чтобы вы могли самостоятельно перестроить и настроить приложение.

ANT357 — потоковое видео, анализ в реальном времени и обмен в реальном времени

Видео — это «большие данные». Датчики изображения — в наших смартфонах, умных домашних устройствах и камерах трафика — подключаются к Интернету.Генерируются огромные потоки видеоданных, но в настоящее время они не используются для получения информации в режиме реального времени, которая могла бы способствовать развитию бизнеса. На этом семинаре вы научитесь захватывать, обрабатывать и анализировать видеопотоки. Создайте и настройте медиа-конвейер камеры, чтобы начать потоковую передачу видео в облако AWS с помощью Amazon Kinesis Video Streams. Затем создайте и разверните собственную модель машинного обучения (ML) в Amazon SageMaker, чтобы делать выводы об объектах или действиях в вашем видеопотоке. Наконец, создайте веб-плеер на основе браузера для просмотра видео в режимах Live и On-Demand, включая анализируемый видеопоток.На этом семинаре вы используете Amazon Kinesis Video Streams, Amazon SageMaker, Amazon Rekognition Video и Amazon ECS.

ANT362 — Используйте потоковые данные для получения информации о вашем бизнесе в реальном времени

В последние годы наблюдается взрывной рост количества подключенных устройств и источников данных в реальном времени. Из-за этого данные производятся непрерывно, и скорость их производства увеличивается. Компании больше не могут ждать часами или днями, чтобы использовать эти данные.Чтобы получить наиболее ценную информацию, они должны немедленно использовать эти данные, чтобы они могли быстро реагировать на новую информацию. На этом семинаре вы узнаете, как использовать источники потоковых данных для анализа и реагирования практически в реальном времени. Мы предоставляем несколько требований для реального сценария потоковой передачи данных, и вам нужно создать решение, которое успешно удовлетворяет требованиям с использованием таких сервисов, как Amazon Kinesis, AWS Lambda и Amazon SNS.

ANT318-R — создание, развертывание и обслуживание моделей машинного обучения для потоковой передачи данных с помощью Amazon SageMaker, Apache Spark на Amazon EMR и Amazon Kinesis

По мере экспоненциального роста объемов данных в организациях возрастает потребность в использовании машинного обучения (ML) для сбора информации из этих данных в большом масштабе и использования этой информации для прогнозирования входящих данных в реальном времени.На этом семинаре мы расскажем, как обучить модель Apache Spark с помощью Amazon SageMaker, который указывает на Apache Livy и работает в кластере Amazon EMR Spark. Мы также покажем вам, как разместить модель Spark в Amazon SageMaker для обслуживания API вывода RESTful. Наконец, мы покажем вам, как использовать RESTful API для предоставления прогнозов в реальном времени при потоковой передаче данных из Amazon Kinesis Data Streams.

ANT318-R1 — создание, развертывание и обслуживание моделей машинного обучения для потоковой передачи данных с помощью Amazon SageMaker, Apache Spark на Amazon EMR и Amazon Kinesis

По мере экспоненциального роста объемов данных в организациях возрастает потребность в использовании машинного обучения (ML) для сбора информации из этих данных в большом масштабе и использования этой информации для прогнозирования входящих данных в реальном времени.На этом семинаре мы расскажем, как обучить модель Apache Spark с помощью Amazon SageMaker, который указывает на Apache Livy и работает в кластере Amazon EMR Spark. Мы также покажем вам, как разместить модель Spark в Amazon SageMaker для обслуживания API вывода RESTful. Наконец, мы покажем вам, как использовать RESTful API для предоставления прогнозов в реальном времени при потоковой передаче данных из Amazon Kinesis Data Streams.

GPSWS406 — Расширенная бессерверная обработка данных

На этом практическом семинаре вы познакомитесь с передовыми методами и архитектурными шаблонами для построения конвейеров обработки потоковых данных без серверов.Используя Amazon Kinesis, AWS Lambda и другие сервисы, у вас есть возможность создавать, развертывать и контролировать приложение для приема и обработки данных с высокой скоростью в любом масштабе. Этот расширенный семинар предполагает, что у вас есть опыт написания функций Lambda и вы понимаете основы бессерверной платформы AWS, так что будьте готовы погрузиться в глубину. Возьмите с собой ноутбук с полной клавиатурой. Мы предоставляем вам песочницу AWS для использования во время семинара.

MAE309 — Создание решения AWS Analytics для мониторинга качества потокового видео

На этом семинаре мы создаем и развертываем решение сквозной аналитики для мониторинга потокового видео.Мы интегрируем видеоплеер с открытым исходным кодом с Amazon Kinesis Data Streams для записи событий в реальном времени. Мы изучаем данные, доступные для захвата, и различные варианты использования: от создания предупреждений о неудовлетворительном опыте работы до рекомендаций по содержанию, основанных на поведении пользователей. Мы также покажем вам, как эти данные в реальном времени могут быть заархивированы в озере данных и в дальнейшем использоваться для создания отчетов об совокупной производительности и опыте по ряду измерений.

ADT401 — веб-аналитика в реальном времени с помощью Amazon Kinesis Data Analytics

Информация о том, что пользователи делают на ваших веб-сайтах в режиме реального времени, дает вам информацию, которую вы можете использовать, не дожидаясь отложенной пакетной обработки данных потока посещений.Наблюдение за немедленным воздействием на поведение пользователей после выхода новых версий, обнаружение аномалий и реагирование на них, ситуационная осведомленность и оценка тенденций — все это преимущества аналитики веб-сайта в реальном времени. На этом семинаре мы создаем экономичную платформу для захвата трафика веб-маяков, анализа его интересных показателей и отображения на настраиваемой панели инструментов. Мы начинаем с развертывания ускорителя решений веб-аналитики, а затем, когда ядро ​​готово, мы расширяем его решение для сбора новых интересных показателей, обработки их с помощью Amazon Kinesis Data Analytics и отображения новых графиков на их настраиваемой панели инструментов.Участники получают полнофункциональную систему для сбора, анализа и отображения ценных показателей веб-сайта в режиме реального времени.

GAM305 — Динамические встречи для опытных игроков с использованием машинного обучения

Вы пытаетесь сохранить свою игру свежей для давних игроков, но у вас нет ресурсов, чтобы продолжать создавать новый контент, созданный вручную? Присоединяйтесь к этому занятию, чтобы узнать, как запускать динамический контент для групп игроков, не полагаясь на статические методы, такие как создание экземпляров или точки появления.Мы углубляемся в Amazon Kinesis и Amazon Kinesis Data Analytics для сбора данных в реальном времени и обнаружения горячих точек, а также машинное обучение для построения встреч на основе наблюдаемого поведения игроков.

Мы с нетерпением ждем встречи с вами на AWS re: Invent 2018 в Лас-Вегасе. В дополнение к сеансам, описанным в этом сообщении в блоге, посетите стенд Google Analytics в часы работы выставки, чтобы узнать больше об Amazon Kinesis.

Об авторе

Ларри Хиткот — главный менеджер по маркетингу продуктов в Amazon Web Services. Ларри любит видеть результаты анализа бизнес-результатов на основе данных. Он любит проводить время с семьей, заниматься домашними делами, грилем и классическим барбекю.

Я попробовал уловку Ины Гартен с легкими и вкусными картофельными оладьями, и они были впечатляюще золотистыми и пушистыми.

Я попробовал уловку Ины Гартен с вафельницей, чтобы получить хрустящие картофельные оладьи. Майкл Локцизано / Гетти; Челси Дэвис для Insider

• Я попробовала уловку Ины Гартен по приготовлению восхитительных драников в вафельнице.

• Я предпочел жареные картофельные оладьи, так как они получаются тонкими и равномерно хрустящими.

• Картофель Garten получился пушистым и золотистым, но менее ровный в углублениях.

• Посетите домашнюю страницу Insider, чтобы узнать больше.

Хэш-коричневые всегда нравятся публике, поэтому мне пришлось попробовать трюк Ины Гартен для приготовления «самой легкой и самой вкусной» партии с помощью вафельницы.

Я сравнил типичный метод жарки на сковороде с вафельницей от знаменитого шеф-повара, поэтому читайте дальше, чтобы узнать, как сложились эти простые советы по приготовлению пищи.

Я использовал пакет замороженных тертых оладий Ore-Ida. Челси Дэвис для Insider

Я нагрел немного масла на сковороде на среднем или сильном огне, прежде чем добавить чуть меньше половины мешка измельченных картофельных оладьев. Затем я использовал вилку, чтобы разбить замороженный блок на один ровный слой.

Я обязательно приготовил картофель в один слой. Челси Дэвис для Insider

После разморозки картофель быстро начал поджариваться.

Через семь минут я добавил немного масла и немного соли, а затем перевернул весь слой одним идеальным махом.

Я даю картофелю вариться еще семь-восемь минут, пока другая сторона не станет золотисто-коричневой и хрустящей.

В целом процесс приготовления был простым и относительно легким.

Эти оладьи получились тонкими и хрустящими.

Эти оладьи вышли такими, как я люблю. Челси Дэвис для Insider

Я закончил партию картофельных оладий, добавив немного соли и перца, и подал их с кетчупом и ранчо.

Хашбраун был восхитительно хрустящим снаружи и кремовым внутри. Я предпочитаю свои тонкие и хрустящие, так что они мне понравились.

Я перешел к трюку с вафельницей Garten

Я волновался, что добавил слишком много в вафельницу. Челси Дэвис для Insider

Garten рекомендует намазать вафельницу маслом и положить примерно 1/3 стакана измельченных картофельных оладий в каждый квадрант.

Так как у меня другая вафельница, я добавил чуть меньше половины пакета тертого картофеля в предварительно разогретый утюг и надеялся на лучшее.

Несмотря на то, что я беспокоился о том, что вафельница переполнена, мне удалось ее аккуратно закрыть.

Дав картофелю вариться около шести минут, я повернул утюг и приготовил другую сторону в течение того же времени.

История продолжается

Эти оладьи были довольно хорошими, но менее последовательными.

Эти оладьи были более пушистыми, чем жареные на сковороде. Челси Дэвис для Insider

Коричневые вафли было легко приготовить и вкусно, как и сказал Гартен.

Внутренности были кремовыми и имели очень мягкую, пушистую текстуру, а внешняя поверхность была равномерно коричневой. Дивоты были не так хороши и немного разочаровывали.

Я пробовал делать партию с меньшим количеством картофеля. Челси Дэвис для Insider

Я снова попробовала этот трюк, чтобы увидеть, получится ли лучше, если использовать меньше хэш-коричневой смеси, но кусочки не очень хорошо слипались, и в итоге получилось больше похоже на груду картофеля, чем на вафлю. .

Я предпочитаю готовить хэшбраун традиционным способом, но мне все же нравится метод Гартена

Несмотря на то, что оба метода работают, трюк Гартена намного веселее и новаторски.

Вафля каштанового цвета была похожа на карнавальную закуску — я фактически раздвинул ее руками, чтобы окунуть в соус. Снаружи было золотистое и равномерно хрустящее, а внутри сливочное и почти пушистое.

Но пятна с отступом не были такими золотыми, и было трудно сказать, когда партия была достаточно приготовлена, тогда как я мог легко проверить, готовы ли картофельные оладьи на сковороде.

Кроме того, я мог бы увеличить огонь, чтобы картофельные оладьи на сковороде стали более хрустящими, но единственная температура утюга делала время приготовления более неопределенным.

На самом деле все зависит от того, нравятся ли вам картофельные оладьи тонкими, хрустящими и разбитыми, или вы предпочитаете, чтобы они были немного толще и пушистее внутри — в этом случае вам следует использовать утюг.

Прочтите оригинальную статью на Insider

Your Guide to Grouping Data in Python — Real Python

Независимо от того, начали ли вы работать с Pandas и хотите освоить одно из его основных средств, или вы хотите заполнить некоторые пробелы в своем понимании .groupby () , это руководство поможет вам разобрать и визуализировать операцию Pandas GroupBy от начала до конца.

Это руководство предназначено для дополнения официальной документации, где вы увидите автономные небольшие примеры. Однако здесь вы сосредоточитесь на еще трех сложных пошаговых инструкциях, в которых используются реальные наборы данных.

В этом руководстве вы охватите:

• Как использовать Pandas GroupBy для операций с реальными данными
• Как работает цепочка операций разделить-применить-комбайн
• Как разложить цепочку разделить-применить-объединить на шаги
• Как методы объекта Pandas GroupBy могут быть помещены в разные категории в зависимости от их назначения и результата

В этом руководстве предполагается, что у вас есть некоторый опыт работы с самими Pandas, включая то, как читать файлы CSV в память как объекты Pandas с помощью read_csv () .Если вам нужно освежиться, ознакомьтесь с разделом «Чтение CSV с помощью Pandas и Pandas: как читать и писать файлы».

Вы можете загрузить исходный код всех примеров в этом руководстве, щелкнув ссылку ниже:

Уборка

Весь код в этом руководстве был сгенерирован в оболочке CPython 3.7.2 с использованием Pandas 0.25.0. Прежде чем продолжить, убедитесь, что у вас установлена ​​последняя версия Pandas в новой виртуальной среде:

  $ python -m venv pandas-gb-tut
$ source./ pandas-gb-tut / bin / активировать
$ python -m pip установить панды
  

В приведенных здесь примерах также используются несколько измененных параметров Pandas для более удобного вывода:

  импорт панд как pd

# Использовать 3 десятичных разряда при отображении вывода
pd.set_option ("display.precision", 3)

# Не переносите repr (DataFrame) в дополнительные строки
pd.set_option ("display.expand_frame_repr", ложь)

# Установить максимальное количество строк, отображаемых на выходе, равным 25
pd.set_option ("display.max_rows", 25)
  

Вы можете добавить их в файл запуска, чтобы устанавливать их автоматически при каждом запуске интерпретатора.

В этом руководстве вы сосредоточитесь на трех наборах данных:

1. Набор данных Конгресса США содержит общедоступную информацию об исторических членах Конгресса и иллюстрирует несколько фундаментальных возможностей .groupby () .
2. Набор данных о качестве воздуха содержит периодические показания газового датчика. Это позволит вам работать с данными с плавающей запятой и временными рядами.
3. Набор данных агрегатора новостей, который содержит метаданные нескольких сотен тысяч новостных статей. Вы будете работать со строками и группировать текст.

Вы можете загрузить исходный код всех примеров в этом руководстве, щелкнув ссылку ниже:

После того, как вы загрузили .zip , вы можете распаковать его в свой текущий каталог:

  $ unzip -q -d groupby-data groupby-data.zip
  

Параметр -d позволяет извлечь содержимое в новую папку:

  ./
│
└── groupby-data /
    │
    ├── законодатели-исторические.csv
    ├── airqual.csv
    └── новости.csv
  

После настройки вы готовы приступить к делу!

Пример 1: Набор данных Конгресса США

Вы сразу погрузитесь в суть дела, проанализировав набор данных об исторических членах Конгресса. Вы можете прочитать файл CSV в Pandas DataFrame с помощью read_csv () :

  импорт панд как pd

dtypes = {
    "first_name": "категория",
    "пол": "категория",
    "тип": "категория",
    "состояние": "категория",
    "party": "категория",
}
df = pd.read_csv (
    "groupby-data / законодатели-исторические.csv",
    dtype = dtypes,
    usecols = list (dtypes) + ["день рождения", "last_name"],
    parse_dates = ["день рождения"]
)
  

Набор данных содержит имена и фамилии членов, дату рождения, пол, тип ( "rep", для Палаты представителей или "sen" для Сената), штат США и политическую партию. Вы можете использовать df.tail () для сравнения последних нескольких строк набора данных:

  >>> df.хвост()
      last_name first_name день рождения пол тип государство вечеринка
11970 Гаррет Томас 1972-03-27 Член, Вирджиния, республиканец
11971 Гендель Карен 1962-04-18 Представитель ГА, республиканец
11972 Джонс Бренда 1959-10-24 Представитель Мичиган-демократ
11973 Марино Том 1952-08-15 Депутат ПА, республиканец
11974 Джонс Уолтер 1943-02-10 Представитель Северной Каролины республиканец
  

DataFrame использует категориальные dtypes для экономии места:

  >>> df.dtypes
last_name объект
категория first_name
день рождения datetime64 [нс]
гендерная категория
тип категория
государственная категория
категория партии
dtype: объект
  

Вы можете видеть, что большинство столбцов набора данных имеют тип категория , что снижает нагрузку на память на вашем компьютере.

«Привет, мир!» группы PandasАвтор:

Теперь, когда вы знакомы с набором данных, вы начнете с «Hello, World!» для операции Pandas GroupBy.Каково количество членов Конгресса от штата к штату за всю историю набора данных? В SQL вы можете найти этот ответ с помощью инструкции SELECT :

  Состояние ВЫБРАТЬ, количество (имя)
ИЗ df
ГРУППА ПО состоянию
ЗАКАЗАТЬ ПО состоянию;
  

Вот почти эквивалент в пандах:

  >>> n_by_state = df.groupby ("состояние") ["last_name"]. Count ()
>>> n_by_state.head (10)
государственный
АК 16
AL 206
AR 117
Как 2
AZ 48
CA 361
CO 90
CT 240
DC 2
DE 97
Имя: last_name, dtype: int64
  

Звоните по номеру .groupby () и передайте имя столбца, который вы хотите сгруппировать, это «состояние» . Затем вы используете ["last_name"] , чтобы указать столбцы, по которым вы хотите выполнить фактическое агрегирование.

Вы можете передать в .groupby () гораздо больше, чем просто имя столбца, в качестве первого аргумента. Вы также можете указать любое из следующего:

• A список нескольких имен столбцов
• A dict или Pandas Series
• Массив NumPy или Pandas Index , или итерация, подобная массиву, из этих

Вот пример совместной группировки по двум столбцам, который позволяет найти количество членов Конгресса с разбивкой по штатам, а затем по полу:

  >>> df.groupby (["состояние", "пол"]) ["last_name"]. count ()
государственный пол
АК М 16
AL F 3
       M 203
AR F 5
       M 112
                ...
WI M 196
WV F 1
       M 119
WY F 2
       M 38
Имя: last_name, длина: 104, dtype: int64
  

Аналогичный запрос SQL будет выглядеть так:

  ВЫБРАТЬ состояние, пол, количество (имя)
ИЗ df
ГРУППА ПО штатам, полу
ЗАКАЗАТЬ ПО штату, полу;
  

Как вы увидите дальше, .groupby () и сопоставимые операторы SQL являются близкими родственниками, но часто функционально не идентичны.

Примечание : Здесь есть еще одно небольшое различие в сравнении Pandas GroupBy и SQL: в версии Pandas в некоторых штатах отображается только один пол. При разработке этого руководства мы обнаружили небольшую, но сложную ошибку в источнике Pandas, которая не обрабатывает наблюдаемый параметр с определенными типами данных. Не бойся! В этом конкретном случае есть несколько обходных путей.

Pandas GroupBy против SQL

Это хорошее время, чтобы продемонстрировать одно заметное различие между операцией Pandas GroupBy и SQL-запросом, приведенным выше. Набор результатов SQL-запроса содержит три столбца:

1. состояние
2. пол
3. счет

В версии Pandas сгруппированные столбцы помещаются в MultiIndex результирующего Series по умолчанию:

  >>> n_by_state_gender = df.groupby (["состояние", "пол"]) ["last_name"]. count ()
>>> тип (n_by_state_gender)
<класс 'pandas.core.series.Series'>
>>> n_by_state_gender.index [: 5]
MultiIndex ([('AK', 'M'),
            ('AL', 'F'),
            ('AL', 'M'),
            ('AR', 'F'),
            ('РУКА')],
           names = ['состояние', 'пол'])
  

Чтобы более точно имитировать результат SQL и переместить сгруппированные столбцы обратно в столбцы результата, вы используете as_index = False :

  >>> df.groupby (["состояние", "пол"], as_index = False) ["last_name"]. count ()
    указать пол last_name
0 AK F NaN
1 АК М 16.0
2 AL F 3.0
3 AL M 203.0
4 AR F 5.0
.. ... ... ...
111 WI M 196.0
112 WV F 1.0
113 WV M 119.0
114 WY F 2.0
115 WY M 38.0

[116 строк x 3 столбца]
  

Это дает DataFrame с тремя столбцами и RangeIndex , а не Series с MultiIndex .Короче говоря, использование as_index = False заставит ваш результат более точно имитировать вывод SQL по умолчанию для аналогичной операции.

Примечание : В df.groupby (["состояние", "пол"]) ["last_name"]. Count () , вы также можете использовать .size () вместо .count () , поскольку вы знаете, что нет NaN фамилий. Использование .count () исключает значений NaN, , а .size () включает все, NaN или нет.

Также обратите внимание, что приведенные выше запросы SQL явно используют ORDER BY , тогда как .groupby () — нет. Это потому, что .groupby () делает это по умолчанию через свой параметр sort , который равен True , если вы не укажете иное:

  >>> # Не сортировать результаты по ключам сортировки
>>> df.groupby ("состояние", sort = False) ["last_name"]. count ()
государственный
DE 97
VA 432
SC 251
MD 305
PA 1053
      ...
АК 16
PI 13
VI 4
ГУ 4
Как 2
Имя: last_name, длина: 58, dtype: int64
  

Затем вы погрузитесь в объект, который на самом деле создает .groupby () .

Как Pandas GroupBy работает

Прежде чем углубляться в детали, вернемся к .groupby () сам :

  >>> by_state = df.groupby ("состояние")
>>> печать (by_state)

  

Что это за штука DataFrameGroupBy ? Его .__ str __ () не дает вам много информации о том, что это на самом деле и как работает. Причина, по которой объект DataFrameGroupBy может быть трудно осмыслить, заключается в том, что он по своей природе ленивый . На самом деле он не выполняет никаких действий для получения полезного результата, пока вы об этом не скажете.

Один термин, который часто используется вместе с .groupby () — это разделить-применить-объединить . Это относится к цепочке из трех шагов:

1. Разбить таблицу на группы
2. Примените несколько операций к каждой из этих меньших таблиц
3. Объединить результатов

Может быть сложно проверить df.groupby ("state") , потому что он практически ничего из этого не делает, пока вы что-то не сделаете с полученным объектом. Опять же, объект Pandas GroupBy ленив.Он задерживает практически каждую часть процесса разделения-применения-объединения до тех пор, пока вы не вызовете для него какой-либо метод.

Итак, как вы можете мысленно разделить этапы разделения, применения и комбинирования, если вы не видите, что какие-либо из них происходят изолированно? Один из полезных способов проверить объект Pandas GroupBy и увидеть разделение в действии — перебрать его. Это реализовано в DataFrameGroupBy .__ iter __ () и создает итератор пар ( группа , DataFrame ) пар для DataFrames:

  >>> для состояния, кадр в by_state:
... print (f "Первые 2 записи для {состояние! r}")
...     Распечатать("------------------------")
... print (frame.head (2), end = "\ n \ n")
...
Первые 2 записи для AK
------------------------
     last_name first_name день рождения пол тип государство вечеринка
6619 Васки Франк 1875-04-20 Представитель А.К. Демократ
6647 Кейл Томас 1848-09-17 Представитель AK Independent

Первые 2 записи для "AL"
------------------------
    last_name first_name день рождения пол тип государство вечеринка
912 Кроуэлл Джон 1780-09-18 Депутат Аль-республиканец
991 Уокер Джон 1783-08-12 Мсен А.Л. Республиканец
  

Если вы работаете над сложной задачей агрегации, то итерация по объекту Pandas GroupBy может быть отличным способом визуализировать split часть команды split-apply-comb.

Есть несколько других методов и свойств, которые позволяют вам изучать отдельные группы и их разбиения. Атрибут .groups предоставит вам словарь из пар {имя группы: метка группы} . Например, by_state — это dict с состояниями в качестве ключей. Вот значение для ключа «PA» :

  >>> by_state.groups ["PA"]
Int64Index ([4, 19, 21, 27, 38, 57, 69, 76, 84,
               88,
            ...
            11842, 11866, 11875, 11877, 11887, 11891, 11932, 11945, 11959,
            11973],
           dtype = 'int64', длина = 1053)
  

Каждое значение представляет собой последовательность позиций индекса для строк, принадлежащих этой конкретной группе. В выходных данных выше 4 , 19 и 21 — это первые индексы в df , в которых состояние равно «PA».

Вы также можете использовать .get_group () как способ перехода к подтаблице из одной группы:

  >>> by_state.get_group ("PA")
      last_name first_name день рождения пол тип государство вечеринка
4 Климер Джордж 1739-03-16 М реп. PA NaN
19 Маклай Вильям 1737-07-20 Мсен П.А. Анти-администрация
21 Моррис Роберт 1734-01-20 Мсен PA Pro-Administration
27 Винкооп Генри 1737-03-02 М респ PA NaN
38 Джейкобс Израиль 1726-06-09 М реп PA NaN
... ...... ... ... ... ... ...
11891 Брэди Роберт 1945-04-07 Депутат П.А. Демократ
11932 Законопроект Шустера 1961-01-10 Депутат PA Республиканский
11945 Ротфус Кейт 1962-04-25 Член ПА республиканец
11959 Костелло Райан 1976-09-07 Депутат ПА, республиканец
11973 Марино Том 1952-08-15 Депутат ПА, республиканец
  

Это практически эквивалентно использованию .loc [] . Вы можете получить тот же результат с чем-то вроде df.loc [df ["state"] == "PA"] .

Примечание : Я использую общий термин Pandas GroupBy object для обозначения как объекта DataFrameGroupBy , так и объекта SeriesGroupBy , между которыми много общего.

Также стоит упомянуть, что .groupby () действительно выполняет некоторые , но не всю работу по разделению, создавая экземпляр класса Grouping для каждого передаваемого ключа.Однако многие методы класса BaseGrouper , который содержит эти группировки, вызываются лениво, а не по адресу __init __ () , и многие также используют кэшированный дизайн свойств.

Далее, как насчет применить часть ? Вы можете думать об этом шаге процесса как о применении одной и той же операции (или вызываемой) к каждой «подтаблице», которая создается на стадии разделения. (Я не знаю, технический ли термин «подтаблица», но я не нашел лучшего 🤷‍♂️)

Из объекта Pandas GroupBy by_state вы можете получить начальный U.S. state и DataFrame с next () . Когда вы перебираете объект Pandas GroupBy, вы получаете пары, которые можно распаковать в две переменные:

  >>> state, frame = next (iter (by_state)) # Первый кортеж из итератора
>>> состояние
'АК'
>>> frame.head (3)
     last_name first_name день рождения пол тип государство вечеринка
6619 Васки Франк 1875-04-20 Представитель А.К. Демократ
6647 Кейл Томас 1848-09-17 Представитель AK Independent
7442 Григсби Джордж 1874-12-02 М реп AK NaN
  

А теперь вернитесь к исходной полноценной работе:

  >>> df.groupby ("состояние") ["last_name"]. count ()
государственный
АК 16
AL 206
AR 117
Как 2
AZ 48
...
  

Этап применения , примененный к вашему единственному, подмножеству DataFrame , будет выглядеть следующим образом:

  >>> frame ["last_name"]. Count () # Подсчет состояния == 'AK'
16
  

Вы можете видеть, что результат 16 совпадает со значением AK в комбинированном результате.

Последний шаг, комбайн , не требует пояснений.Он просто берет результаты всех примененных операций ко всем подтаблицам и объединяет их вместе интуитивно понятным способом.

Пример 2: Набор данных о качестве воздуха

Набор данных о качестве воздуха содержит ежечасные показания датчика газа в Италии. Отсутствующие значения обозначаются в CSV-файле цифрами -200 . Вы можете использовать read_csv () , чтобы объединить два столбца в метку времени, используя подмножество других столбцов:

  импорт панд как pd

df = pd.read_csv (
    "groupby-data / airqual.csv",
    parse_dates = [["Дата", "Время"]],
    na_values ​​= [- 200],
    usecols = ["Дата", "Время", "CO (GT)", "T", "RH", "AH"]
) .rename (
    columns = {
        "CO (GT)": "co",
        "Date_Time": "tstamp",
        «T»: «temp_c»,
        «RH»: «rel_hum»,
        «AH»: «abs_hum»,
    }
) .set_index ("tstamp")
  

Это дает DataFrame с DatetimeIndex и четырьмя столбцами с плавающей запятой :

  >>> df.голова()
                      co temp_c rel_hum abs_hum
tstamp
2004-03-10 18:00:00 2,6 13,6 48,9 0,758
2004-03-10 19:00:00 2,0 13,3 47,7 0,726
2004-03-10 20:00:00 2,2 11,9 54,0 0,750
2004-03-10 21:00:00 2,2 11,0 60,0 0,787
2004-03-10 22:00:00 1,6 11,2 59,6 0,789
  

Здесь co — это среднее показание угарного газа в этот час, а temp_c , rel_hum и abs_hum — средняя температура в градусах Цельсия, относительная влажность и абсолютная влажность за этот час соответственно.Наблюдения за период с марта 2004 г. по апрель 2005 г.:

  >>> df.index.min ()
Отметка времени ('2004-03-10 18:00:00')
>>> df.index.max ()
Отметка времени ('2005-04-04 14:00:00')
  

До сих пор вы сгруппировали столбцы, указав их имена как str , например df.groupby ("state") . Но .groupby () намного более гибок, чем этот! Посмотрим, как дальше.

Группировка по производным массивам

Ранее вы видели, что первый параметр до .groupby () может принимать несколько разных аргументов:

• Столбец или список столбцов
• A dict или Pandas Series
• Массив NumPy или Pandas Index , или итерация, подобная массиву, из этих

Вы можете воспользоваться последней опцией для группировки по дням недели. Вы можете использовать индекс .day_name () для создания Pandas Index строк. Вот первые десять наблюдений:

  >>> day_names = df.index.day_name ()
>>> type (day_names)
<класс 'pandas.core.indexes.base.Index'>
>>> day_names [: 10]
Index (['среда', 'среда', 'среда', 'среда', 'среда',
       «Среда», «четверг», «четверг», «четверг», «четверг»],
      dtype = 'объект', name = 'tstamp')
  

Затем вы можете взять этот объект и использовать его как ключ .groupby () . Говоря языком панд, day_names — это в виде массива . Это одномерная последовательность ярлыков.

Примечание : для Pandas Series , а не Index , вам понадобится аксессор .dt , чтобы получить доступ к таким методам, как .day_name () . Если ser — это ваш Series , тогда вам понадобится ser.dt.day_name () .

Теперь передайте этот объект в .groupby () , чтобы найти среднее значение оксида углерода () co ) по дням недели:

  >>> df.groupby (day_names) ["co"]. mean ()
tstamp
Пятница, 2.543
Понедельник 2.017
Суббота 1861
Воскресенье 1.438
Четверг 2.456
Вторник 2.382
Среда 2.401
Имя: co, dtype: float64
  

Процесс разделения-применения-объединения ведет себя в основном так же, как и раньше, за исключением того, что на этот раз разделение выполняется на искусственно созданном столбце. Этот столбец не существует в самом DataFrame, а скорее является производным от него.

Что, если бы вы хотели сгруппировать не только по дням недели, но и по часам дня? В результате должно получиться 7 * 24 = 168 наблюдение.Для этого вы можете передать список объектов, подобных массиву. В этом случае вы передадите объекты Pandas Int64Index :

  >>> hr = df.index.hour
>>> df.groupby ([day_names, hr]) ["co"]. mean (). rename_axis (["dow", "hr"])
доу час
Пятница 0 1.936
           1 1,609
           2 1,172
           3 0,887
           4 0,823
                 ...
Среда 19, 4.147
           20 3,845
           21 2,898
           22 2.102
           23 1,938
Имя: co, Длина: 168, dtype: float64
  

Вот еще один похожий случай, в котором .cut () используется для разделения значений температуры на дискретные интервалы:

  >>> bins = pd.cut (df ["temp_c"], bins = 3, labels = ("cool", "теплый", "горячий"))
>>> df [["rel_hum", "abs_hum"]]. groupby (bin) .agg (["среднее", "среднее"])
       rel_hum abs_hum
          средняя медиана средняя медиана
temp_c
прохладно 57,651 59,2 0,666 0.658
теплый 49,383 49,3 1,183 1,145
горячий 24,994 24,1 1,293 1,274
  

В этом случае ячеек на самом деле Series :

  >>> тип (бункеры)
<класс 'pandas.core.series.Series'>
>>> bins.head ()
tstamp
2004-03-10 18:00:00 круто
2004-03-10 19:00:00 круто
2004-03-10 20:00:00 круто
2004-03-10 21:00:00 круто
2004-03-10 22:00:00 круто
Имя: temp_c, dtype: category
Категории (3, объект): [круто <тепло <горячо]
  

Будь то Series , массив NumPy или список, не имеет значения.Важно то, что ячеек по-прежнему служит последовательностью этикеток, одна из холодных , теплых или горячих . Если вы действительно этого хотите, вы также можете использовать категориальный массив или даже старый добрый список :

• Список встроенного Python: df.groupby (bins.tolist ())
• Pandas Категориальный массив: df.groupby (bins.values)

Как видите, .groupby () умна и может обрабатывать множество различных типов ввода. Любой из них даст тот же результат, потому что все они функционируют как последовательность меток, на которых выполняется группировка и разделение.

Передискретизация

Вы сгруппировали df по дням недели с df.groupby (day_names) ["co"]. Mean () . Теперь рассмотрим другое. Что, если вы хотите сгруппировать по году и кварталу наблюдения? Вот один из способов добиться этого:

  >>> # См. Более простую альтернативу ниже
>>> df.groupby ([df.index.year, df.index.quarter]) ["co"]. agg (
... ["макс", "мин"]
...) .rename_axis (["год", "квартал"])
               макс мин
квартал года
2004 1 8,1 0,3
     2 7,3 0,1
     3 7,5 0,1
     4 11,9 0,1
2005 1 8,7 0,1
     2 5,0 0,3
  

В качестве альтернативы всю эту операцию можно выразить через повторной выборки . Одно из применений повторной выборки - это группировка по времени. Все, что вам нужно сделать, это передать строку частоты, например «Q» для «квартальный» , а Pandas сделает все остальное:

  >>> df.resample ("Q") ["co"]. agg (["max", "min"])
             макс мин
tstamp
2004-03-31 8,1 0,3
2004-06-30 7,3 0,1
2004-09-30 7,5 0,1
31 декабря 2004 г. 11,9 0,1
31 марта 2005 г. 8,7 0,1
2005-06-30 5,0 0,3
  

Часто, когда вы используете .resample () , вы можете выразить операции группировки по времени гораздо более сжато. Результат может немного отличаться от более подробного эквивалента .groupby () , но вы часто обнаружите, что .resample () дает именно то, что вы ищете.

Пример 3: Набор данных агрегатора новостей

Теперь вы будете работать с третьим и последним набором данных, который содержит метаданные по нескольким сотням тысяч новостных статей и группирует их в тематические кластеры:

  импортировать дату и время как dt
импортировать панд как pd

def parse_millisecond_timestamp (ts: int) -> dt.datetime:
    "" "Преобразование мс с эпохи Unix в экземпляр даты и времени UTC." ""
    вернуть dt.datetime.fromtimestamp (ts / 1000, tz = dt.timezone.utc)

df = pd.read_csv (
    "groupby-data / новости.csv ",
    sep = "\ t",
    заголовок = Нет,
    index_col = 0,
    names = ["название", "URL", "розетка", "категория", "кластер", "хост", "tstamp"],
    parse_dates = ["tstamp"],
    date_parser = parse_millisecond_timestamp,
    dtype = {
        "розетка": "категория",
        "категория": "категория",
        "кластер": "категория",
        "хост": "категория",
    },
)
  

Чтобы прочитать его в память с помощью правильных dyptes , вам понадобится вспомогательная функция для анализа столбца временной метки. Это потому, что оно выражается в миллисекундах с эпохи Unix, а не в долях секунд, как принято считать.Подобно тому, что вы делали раньше, вы можете использовать Категориальный dtype для эффективного кодирования столбцов, которые имеют относительно небольшое количество уникальных значений относительно длины столбца.

Каждая строка набора данных содержит заголовок, URL, название издательского пункта и домен, а также метку времени публикации. Кластер - это случайный идентификатор тематического кластера, к которому принадлежит статья. Категория - категория новостей, содержащая следующие параметры:

• b для бизнеса
• т для науки и техники
• e для развлечений
• м на здоровье

Вот первая строка:

  >>> df.iloc [0]
название Чиновник ФРС говорит, что мы ...
url http: //www.latimes.co ...
выход Los Angeles Times
категория b
кластер ddUyU0VZz0BRneMioxUPQ ...
хост www.latimes.com
tstamp 10.03.2014 16: 52: 50.6 ...
Имя: 1, dtype: объект
  

Теперь, когда вы ознакомились с данными, вы можете задавать о них более сложные вопросы.

Использование лямбда-функций в

Этот набор данных предлагает гораздо больше потенциально связанных вопросов.Я выброшу случайный, но содержательный вопрос: какие СМИ больше всего говорят о Федеральной резервной системе? Предположим для простоты, что это влечет за собой поиск с учетом регистра упоминаний "Fed" . Имейте в виду, что это может привести к ложным срабатываниям с такими терминами, как «Федеральное правительство».

Чтобы подсчитать упоминания по розетке, вы можете вызвать .groupby () для розетки, а затем буквально .apply () функцию для каждой группы:

  >>> df.groupby ("розетка", sort = False) ["title"]. apply (
... лямбда ser: ser.str.contains ("Fed"). sum ()
...) .nlargest (10)
торговая точка
Reuters 161
NASDAQ 103
Businessweek 93
Investing.com 66
Wall Street Journal \ (блог \) 61
MarketWatch 56
Moneynews 55
Bloomberg 53
GlobalPost 51
Экономика Таймс 44
Имя: title, dtype: int64
  

Давайте разберемся с этим, поскольку выполняется несколько последовательных вызовов методов.Как и раньше, вы можете извлечь первую группу и соответствующий ей объект Pandas, взяв первый кортеж из итератора Pandas GroupBy:

  >>> title, ser = next (iter (df.groupby ("output", sort = False) ["title"]))
>>> название
"Лос-Анджелес Таймс"
>>> ser.head ()
1 Представитель ФРС говорит, что слабые данные вызваны погодой, ...
Акции 486 падают из-за неутешительных новостей из Азии
1124 Улики к возвышению Чингисхана, написанные в р...
1146 Слоны различают человеческие голоса по полу, возрасту ...
1237 Honda разделяет Acura на собственное подразделение, чтобы ...
Имя: заголовок, dtype: объект
  

В этом случае ser - это Pandas Series , а не DataFrame . Это потому, что вы последовали за вызовом .groupby () с ["title"] . Это эффективно выбирает этот единственный столбец из каждой подтаблицы.

Далее идет .str.contains ("Fed") . Это возвращает логическое значение Series , которое равно True , когда в заголовке статьи регистрируется совпадение при поиске.Разумеется, первая строка начинается с «Представитель ФРС говорит, что данные слабые из-за погоды, ...» и загорается как Истина :

  >>> ser.str.contains ("ФРС")
1 Верно
486 Ложь
1124 Ложь
1146 Ложь
1237 Ложь
          ...
421547 Ложь
421584 Ложь
421972 Ложь
422226 Ложь
422905 Ложь
Имя: title, Длина: 1976, dtype: bool
  

Следующий шаг - .sum () , это Series .Поскольку bool технически является просто специализированным типом int , вы можете суммировать Series из True и False так же, как вы суммируете последовательность из 1 и 0 :

  >>> ser.str.contains ("ФРС"). Sum ()
17
  

Результат - количество упоминаний "Fed" в Los Angeles Times в наборе данных. Та же процедура применяется к Reuters, NASDAQ, Businessweek и остальным.

Повышение производительности

Давайте снова вернемся к .groupby (...). Apply () , чтобы понять, почему этот шаблон может быть неоптимальным. Чтобы получить некоторую справочную информацию, ознакомьтесь с разделом «Как ускорить работу над проектами Pandas». Что может случиться с .apply () , так это то, что он будет эффективно выполнять цикл Python для каждой группы. Хотя шаблон .groupby (...). Apply () может обеспечить некоторую гибкость, он также может запретить Pandas использовать оптимизацию на основе Cython.

Все это означает, что всякий раз, когда вы задумываетесь об использовании .apply () , спрашивайте себя, есть ли способ выразить операцию в векторизованном виде. В этом случае вы можете воспользоваться тем фактом, что .groupby () принимает не только одно или несколько имен столбцов, но также и множество структур , подобных массиву :

• Одномерный массив NumPy
• Список
• A Pandas Series или Index

Также обратите внимание, что .groupby () является допустимым методом экземпляра для Series , а не только для DataFrame , поэтому вы можете по существу инвертировать логику разделения. Имея это в виду, вы можете сначала построить Series логических значений, которые указывают, содержит ли заголовок «Fed» :

  >>> mentions_fed = df ["title"]. Str.contains ("Fed")
>>> тип (mentions_fed)
<класс 'pandas.core.series.Series'>
  

  >>> импортировать numpy как np
>>> mentions_fed.groupby (
... df ["розетка"], sort = False
...) .sum (). nlargest (10) .astype (np.uintc)
торговая точка
Reuters 161
NASDAQ 103
Businessweek 93
Investing.com 66
Wall Street Journal \ (блог \) 61
MarketWatch 56
Moneynews 55
Bloomberg 53
GlobalPost 51
Экономика Таймс 44
Имя: title, dtype: uint32
  

  >>> mentions_fed.shape
(422419,)
>>> df ["розетка"]. shape
(422419,)
  

  # Версия 1: использование .apply () `
df.groupby ("розетка", sort = False) ["название"].применять(
    лямбда ser: ser.str.contains ("Fed"). sum ()
) .большой (10)

# Версия 2: использование векторизации
mentions_fed.groupby (
    df ["розетка"], sort = False
) .sum (). nlargest (10) .astype (np.uintc)