熊猫秒取总和

Question

我具有以下数据结构（json）

select sku.*, tn.tradename, tn.manual
from sku join
     tradenames as tn
     on instr(sku.description, tn.tradename) > 0;

在测试场景中，它的固定间隔为10，即500个元素的成功=正确比500个成功的=假

我需要每秒绘制单个图形总和的成功率和失败率 首先，我有以下代码：

[
{"uid":0,"success":true,"timestamp":10, ....someotherfields },
{"uid":1,"success":true,"timestamp":20, ....someotherfields },
.....
]

我认为应该画出与X平行的线，并带有每秒的数据事件数（在我的情况下为〜100）

但是我要跟随图片

[！[在此处输入图片描述] [1]] [1]

1. 在分组阶段或绘图中我错了吗？
2. 如何将基于成功字段的图形拆分为2条单独的线？

Answer 1

这里发生了几件事。第一个是，我相信您想使用python布尔型True而不是python中的javascript true，后者会被读取为字符串，并且当您尝试对数据进行分组和求和时，此列将由于无法求和而被删除。

第二，当您根据时间戳对数据进行分组时，无需使用unstack，只需指定要绘制的列即可。

df.groupby([df['timestamp'].dt.second]).sum().plot(y='success')

同时绘制True和False值线比较棘手。如果您知道计数总是等于100，则可以从100中减去成功来获得失败，但是更安全的方法类似于原始帖子的操作：

创建一些示例数据：

df = pd.DataFrame({'timestamp': list(range(0, 10000, 10)), 
                   'uid': list(range(0, 1000))})
df['success'] = np.random.choice([True, False], 1000)

绘制数据：

df.groupby([df['timestamp'].dt.second, 'success']).size().unstack(fill_value=0).plot()

Answer 2

要绘制2条线：我很确定熊猫.plot()函数会清除以前的所有图，因此两次调用.plot()仅会显示第二条。

那么，您有2个选择。

1. 将数据透视一下，因此在一行上是带有时间戳的成功计数与失败计数

2. 直接通过plotly模块访问matplotlib。

第一个选择将意味着转换数据，以便单行看起来像： timestamp | success_metric | failure_metric。然后，您可以使用一次plot()来绘制两条线。

第二种选择涉及从熊猫数据框中将相关数据作为2个数组拉出，导入matplotlib.plotly，然后直接绘制它们。