本文介绍如何在 python 脚本中精准筛选低于阈值（如 0.8 pu）的电压数据，同时安全排除无意义的 0.0 空值，避免误判“失败”，并优化代码可读性与执行效率。
在电力系统仿真数据分析中，常需扫描文本日志提取电压标幺值（PU），判断是否满足恢复标准（如 ≥ 0.8 PU）。但原始数据中普遍存在人为填充或未采集导致的 0.0 值——这类“空值”不具备物理意义，若不加区分地参与阈值判断，将导致所有文件被错误标记为“失败”。
核心解决思路是：在原有 ，形成复合布尔表达式。修改后的关键逻辑如下：
# 替换原循环中的判断部分：
for k in range(10):
# 提前转换并缓存，提升性能、减少重复调用
current_voltage = float(channel[volts[voltsKeys[k]]])
# ✅ 关键修改：仅当电压非零且低于阈值时才触发失败判定
if current_voltage < acceptable_voltage_PU and current_voltage != 0.0:
is_voltage_good = False⚠️ 注意事项：不要用 > 0.01 替代 != 0.0：某些真实低电压场景（如 0.05 PU）可能具有工程意义，盲目设下限会漏报真实异常；优先使用 != 0.0 而非 > 1e-9：因 0.0 是明确的占位符，语义清晰；浮点容差仅适用于计算误差场景；建议对 voltsKeys 做空值防护：在 for k in range(10) 前添加 if len(voltsKeys)此外，遵循 PEP 8 命名规范可显著提升代码可维护性。例如：
原变量名 推荐命名（snake_case） timeForVoltageRecovery time_for_voltage_recovery acceptableVoltagePU acceptable_voltage_PU isVoltageGood is_voltage_good 最后提醒：若 0.0 在不同文件中含义不一致（如部分代表接地、部分代表缺失），建议后续扩展为配置化空值列表（如 NULL_VOLTAGE_VALUES = {0.0, -999.0}），通过 current_voltage not in NULL_VOLTAGE_VALUES 统一管理，为长期演进预留空间。
