使用熊猫通过可变列读取csv文件

Question

我正在开发一个读取csv文件并为每一列创建一个列表的软件。 在我的程序中之后，我将在X坐标上使用DataTime并在Y坐标上使用S1;S2;S3...绘制这些数据

我的csv文件：

DateTime;S1;S2;S3
2020-07-16 15:11:34.358231;677.0552427707063;787.6245155900142;543.0755073183745
2020-07-16 15:11:34.360247;535.4790551706492;317.65859520197984;218.64223032216418
2020-07-16 15:11:34.362263;451.9436928722545;449.5560971162404;215.33038976545765
2020-07-16 15:11:34.364279;72.31352267938303;251.55939892326035;896.9233907560412
2020-07-16 15:11:34.366295;758.7365312885398;686.7909954314093;303.9852170969752
2020-07-16 15:11:34.368311;593.8244329562257;698.5981983561348;369.11408762777785
2020-07-16 15:11:34.370327;338.56552989499176;469.327619765774;331.0295457896333
2020-07-16 15:11:34.372343;729.3276090259968;690.776181594403;97.6830657885398
2020-07-16 15:11:34.374359;284.58252864976197;569.0028638781417;196.02767689983673
2020-07-16 15:11:34.376375;909.5920826056772;178.28447193362686;240.4015082916274

我想按列读取文件，但是此文件可以更改列数，因为Signals是变量。例如，我可以拥有S1;S2;S3;S4;S5...

因此，我希望能够独立读取各列，我有多少列。 DateTime列是标准列，因此我可以阅读1次。

这是我的实际代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime
from csv import reader

class Read_csv:
    
    def csv_reader(self, file_name):
    
        with open(file_name, 'r') as read_obj:
            csv_reader = reader(read_obj)
            csv_header = next(csv_reader)
            
        df = pd.read_csv(file_name, delimiter = ';')
        self.datetime_array = list(map(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'), df["DateTime"]))
        
        for i in range((len(csv_header)-1)):
            #TODO:read signals columns
            

我更新的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

class Read_csv:
    
    def csv_reader(self, file_name):
        

        df = pd.read_csv(file_name, delimiter = ';', parse_dates=['DateTime']).set_index('DateTime')
        
        df.plot()
        sns.lineplot(data=df)
        
        plt.savefig("Signals_Chart.png")

这是我双重传奇的结果：

Answer 1

• 最好的方法是学习如何将pandas和matplotlib集成在一起以使数据处理和绘图更加容易。
• Pandas: Visualization

sns.lineplot(data=df, dashes=False)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04, 0.5), loc="center left", borderaxespad=0)

使用seaborn

test.csv

将示例数据保存在名为# read in the file df = pd.read_csv('test.csv', delimiter = ';', parse_dates=['DateTime']).set_index('DateTime') # plot the file sns.lineplot(data=df) 的文件中

  <entityFramework>
  <defaultConnectionFactory type="System.Data.Entity.Infrastructure.SqlConnectionFactory, EntityFramework">
    <parameters>
      <parameter value="<My Connection String>" />
    </parameters>
  </defaultConnectionFactory>
</entityFramework>