Question

我正在处理一个包含3列的csv文件，如下所示：

timeStamp, value, label
15:22:57, 849, CPU pid=26298:percent
15:22:57, 461000, JMX MB
15:22:58, 28683, Disks I/O
15:22:58, 3369078, Memory pid=26298:unit=mb:resident
15:22:58, 0, JMX 31690:gc-time
15:22:58, 0, CPU pid=26298:percent
15:22:58, 503000, JMX MB

'label'列包含不同的值（总共5个），包括空格，冒号和其他特殊字符。

我想要实现的是针对每个指标绘制时间（在同一个绘图上或在单独的绘图上）。我可以使用Matplotlib执行此操作，但我首先需要根据“标签”对[timeStamps, value]对进行分组。

我查看csv.DictReader以获取标签，itertools.groupby按“标签”进行分组，但我正在努力以适当的“pythonic”方式执行此操作。

有什么建议吗？

由于

Answer 1

您可以尝试使用pandas来处理数据。

将csv读到DataFrame

In [123]: import pandas as pd

In [124]: df = pd.read_csv('test.csv', skipinitialspace=True)

In [125]: df
Out[125]: 
  timeStamp    value                              label
0  15:22:57      849              CPU pid=26298:percent
1  15:22:57   461000                             JMX MB
2  15:22:58    28683                          Disks I/O 
3  15:22:58  3369078  Memory pid=26298:unit=mb:resident
4  15:22:58        0                  JMX 31690:gc-time
5  15:22:58        0              CPU pid=26298:percent
6  15:22:58   503000                             JMX MB

将DataFrame分组为label

In [154]: g =  df.groupby('label')

现在你可以得到你想要的东西

In [155]: g.get_group('JMX MB')
Out[155]:
  timeStamp   value   label
1  15:22:57  461000  JMX MB
6  15:22:58  503000  JMX MB

Answer 2

您可以使用numpy.loadtxt：

import numpy as np
result = np.loadtxt('MYFILE', usecols=(0, 1, 2), 
          dtype=[('time', 'S8'), ('values', np.uint), ('label', 'S33')], 
          delimiter=', ')

这会将您的表加载到结构化数组中，其中时间保存为8个字符的字符串（'S8'），值为无符号整数，标签为最多33个字符的字符串（'S33'，您可以必须调整这个大小）。然后，您可以按类型索引值：

>>> print result['values']
[    849  461000   28683 3369078       0       0  503000]

根据标签过滤，如果您愿意：

>>> print result['values'][result['label'] == 'JMX MB']
[461000 503000]

要将时间从字符串转换为浮点数，您可以使用pylab的日期datestr2num并将其作为转换器提供给loadtxt：

import pylab
result = np.loadtxt('MYFILE', usecols=(0, 1, 2), 
           dtype=[('time', np.float), ('values', np.uint), ('label', 'S33')],
           delimiter=', ', converters={0: pylab.datestr2num})

Answer 3

你不需要groupby;您想使用collections.defaultdict来收集由标签键入的一系列[timestamp, value]对：

from collections import defaultdict
import csv

per_label = defaultdict(list)

with open(inputfilename, 'rb') as inputfile:
    reader = csv.reader(inputfile)
    next(reader, None)  # skip the header row

    for timestamp, value, label in reader:
        per_label[label.strip()].append([timestamp.strip(), float(value)])

现在per_label是一个字典，标签为键，[timestamp, value]对列表为值;我已经删除了空格（您的输入示例有很多额外的空格）并将value列转换为浮点数。

对于您的（有限的）输入样本，结果为：

{'CPU pid=26298:percent': [['15:22:57', 849.0], ['15:22:58', 0.0]],
 'Disks I/O': [['15:22:58', 28683.0]],
 'JMX 31690:gc-time': [['15:22:58', 0.0]],
 'JMX MB': [['15:22:57', 461000.0], ['15:22:58', 503000.0]],
 'Memory pid=26298:unit=mb:resident': [['15:22:58', 3369078.0]]}

Python - 读取csv并按列分组数据

3 个答案: