我有一个.db文件，其列如下所述。此数据已由监视文件系统中文件使用情况的软件收集，或者换句话说，生成有关系统中所有文件的元数据。
fid | opcode | count | formatdate (timestamp, YYYY/MM/DD HH:mm)
124 | 2 | 1 | 2018/06/08 09:00
454 | 1 | 7 | 2018/06/08 09:01
433 | 1 | 2 | 2018/06/08 09:01
列的说明如下：
1. fid：赋予每个文件的唯一文件ID
2.操作码：这是由软件创建的两个离散值。 1代表读取，2代表写入文件。
3.计数：一分钟内发生读/写的时间
4.时间戳：活动发生的时间戳。每个间隔1分钟。例如如果在2018/06/08 9:01:21对该文件进行了读取操作，而另一位用户在2018/06/08 9:01:34进行了另一次读取操作，它将增加计数，并且对于操作码1计数为2时间戳记为2018/06/08 9:01。
现在我需要为每个文件生成时间序列，该文件由8小时的窗口分隔。
因此，我需要的输出是每个文件间隔8小时的时间序列。例如fid = 123 |时间序列：54,64,67,0,53,31,10 ...........
我的数据为6个月，这意味着每个文件的时间序列为3 * 180 = 540。我需要两种时间序列：
1.每个文件的时间序列（活动时间序列）不将读写视为不同，而是将它们加在一起。例如如果一个文件在8小时的第一个窗口内被读取56次并写入32次，它只会添加文件并显示88的活动。因此时间序列将为88 ........（540个术语）< br />
2.每个文件有两个不同的读写时间序列。
我需要以合适的格式输出时间序列，从中可以复制它们并将其作为numpy数组加载，以训练LSTM模型进行时间序列预测。