Question

我有一个看起来像这样的文件

Times   Code505 Code200 Code404
1543714067  855 86123   1840
1543714077  869 87327   1857
1543714087  882 88522   1883
1543714097  890 89764   1901
1543714107  904 90735   1924
1543714117  914 91963   1956

除此之外，它的数据更多。我想要做的是绘制一个看起来像

的图形

当我绘制图形时，我得到的更多信息

我正在做的第二张图是

  data['Times'] = pd.to_datetime(data['Times'], unit = 's')
  data.set_index(['Times'],inplace=True)
  data.plot()

我知道我错过了一些东西来使我的图表看起来像一个时间序列，但是我不确定必须传递给熊猫什么才能使我的图表看起来正确。

我总共收集了一个小时的数据，并收集了一条类似这样的记录

  1543714067    855 86123   1840

每10秒

Answer 1

>>> df
        Times  Code505  Code200  Code404
0  1543714067      855    86123     1840
1  1543714077      869    87327     1857
2  1543714087      882    88522     1883
3  1543714097      890    89764     1901
4  1543714107      904    90735     1924
5  1543714117      914    91963     1956
>>>

这将基于二十秒的间隔来计算RPS：

向上移动数据上 2并减去原始DataFrame

>>> df.shift(-2)
          Times  Code505  Code200  Code404
0  1.543714e+09    882.0  88522.0   1883.0
1  1.543714e+09    890.0  89764.0   1901.0
2  1.543714e+09    904.0  90735.0   1924.0
3  1.543714e+09    914.0  91963.0   1956.0
4           NaN      NaN      NaN      NaN
5           NaN      NaN      NaN      NaN
>>> 
>>> deltas = df.shift(-2) - df
>>> deltas
   Times  Code505  Code200  Code404
0   20.0     27.0   2399.0     43.0
1   20.0     21.0   2437.0     44.0
2   20.0     22.0   2213.0     41.0
3   20.0     24.0   2199.0     55.0
4    NaN      NaN      NaN      NaN
5    NaN      NaN      NaN      NaN
>>>

将三角洲除以20，然后重新建立时间。

>>> rates = deltas / 20
>>> rates
   Times  Code505  Code200  Code404
0    1.0     1.35   119.95     2.15
1    1.0     1.05   121.85     2.20
2    1.0     1.10   110.65     2.05
3    1.0     1.20   109.95     2.75
4    NaN      NaN      NaN      NaN
5    NaN      NaN      NaN      NaN
>>> rates['Times'] = df['Times']
>>> rates
        Times  Code505  Code200  Code404
0  1543714067     1.35   119.95     2.15
1  1543714077     1.05   121.85     2.20
2  1543714087     1.10   110.65     2.05
3  1543714097     1.20   109.95     2.75
4  1543714107      NaN      NaN      NaN
5  1543714117      NaN      NaN      NaN
>>>

如果首先将其作为索引，则可以保留整个过程中的时间戳。

>>> df
        Times  Code505  Code200  Code404
0  1543714067      855    86123     1840
1  1543714077      869    87327     1857
2  1543714087      882    88522     1883
3  1543714097      890    89764     1901
4  1543714107      904    90735     1924
5  1543714117      914    91963     1956
>>> df = df.set_index('Times')
>>> df
            Code505  Code200  Code404
Times                                
1543714067      855    86123     1840
1543714077      869    87327     1857
1543714087      882    88522     1883
1543714097      890    89764     1901
1543714107      904    90735     1924
1543714117      914    91963     1956
>>> 
>>> deltas = df.shift(-2) - df
>>> rates = deltas / 20
>>> rates
            Code505  Code200  Code404
Times                                
1543714067     1.35   119.95     2.15
1543714077     1.05   121.85     2.20
1543714087     1.10   110.65     2.05
1543714097     1.20   109.95     2.75
1543714107      NaN      NaN      NaN
1543714117      NaN      NaN      NaN
>>>

使用熊猫的分钟率时间序列图

1 个答案: