如何将pandas时间戳添加到数据帧post read_cvs
如何将pandas时间戳添加到数据帧post read_cvs
提问于 2019-07-10 15:53:03
读取cvs文件后，如何在我的数据帧中设置时间戳？我有一个带有测量值的数据集，但没有时间戳。我知道传感器数据的频率(200 Hz)和开始日期/时间。
我已经尝试计算文件中的行数，并创建了一个时间列。使用pd.insert，我插入了这个时间戳。我的问题是，在绘制这些数据时，我的x轴显示的不是属性时间戳，而是测量值的数量。我的代码：
#Importing signals
data = pd.read_csv('.../monday.txt')
data.columns = ['l1','l2','l3','l4','l5','l6']
print("Sensor data: ")
print(data.head())
print(data.dtypes)
nbrMeasurments = sum(1 for line in open('.../monday.txt'))
data.insert(0, "Time", pd.timedelta_range('11:24:26',
periods=nbrMeasurments-1, freq="5L"))
print("Revised sensor data: ")
print(data.head())
print(data.dtypes)在另一个带有时间戳的文件中，pd.read_csv('.../mondayV1.csv',index_col='Date', usecols= [0,1,2], parse_dates=True)中的"index_col=' date '“命令可以确保x轴是由日期引用的，而不是由测量值”x“引用的：
SYS (mmHg) DIA (mmHg)
Date
2019-08-07 13:06:30 111 61
2019-08-07 13:07:08 114 64
2019-08-07 13:07:56 112 63
2019-08-07 13:08:42 127 81
2019-08-07 13:09:19 129 83
Omron data types:
SYS (mmHg) int64
DIA (mmHg) int64当我尝试插入没有时间戳的文件时，"Time“被列为变量：
Time l1 l2 l3 l4 l5
l6
0 11:24:26 0.787261 0.943828 1.100903 0.835889 2.524946
2.252113
1 11:24:26.005000 0.787068 0.943638 1.100871 0.835882 2.531180
2.253063
2 11:24:26.010000 0.786951 0.943496 1.100779 0.835909 2.531573
2.253395
3 11:24:26.015000 0.786879 0.943553 1.100877 0.835877 2.533841
2.254906
4 11:24:26.020000 0.786682 0.943536 1.100651 0.835674 2.539893
2.257780 Time timedelta64[ns]
l1 float64
l2 float64
l3 float64
l4 float64
ecg float64
ppg float64如何以最有效的方式将时间分配给这个文件？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-07-10 16:12:17
将值分配给索引，而不是data.insert
data = pd.read_csv('.../monday.txt')
data.columns = ['l1','l2','l3','l4','l5','l6']
print("Sensor data: ")
print(data.head())
print(data.dtypes)
nbrMeasurments = sum(1 for line in open('.../monday.txt'))
data.index = pd.timedelta_range('11:24:26', periods=nbrMeasurments-1, freq="5L")
#another solution
#data = data.set_index(pd.timedelta_range('11:24:26', periods=nbrMeasurments-1, freq="5L"))
print("Revised sensor data: ")
print(data.head())
print(data.index)Stack Overflow用户
发布于 2019-07-10 16:06:39
像这样尝试data.set_index(keys="Time", inplace=True)：
import pandas as pd
from io import StringIO
data = pd.read_csv(StringIO("""
Time l1 l2 l3 l4 l5 l6
0 11:24:26 0.787261 0.943828 1.100903 0.835889 2.524946 2.252113
1 11:24:26.005000 0.787068 0.943638 1.100871 0.835882 2.531180 2.253063
2 11:24:26.010000 0.786951 0.943496 1.100779 0.835909 2.531573 2.253395
3 11:24:26.015000 0.786879 0.943553 1.100877 0.835877 2.533841 2.254906
4 11:24:26.020000 0.786682 0.943536 1.100651 0.835674 2.539893 2.257780"""), sep="\s+")
data.set_index(keys="Time", inplace=True)
print(data)输出：
l1 l2 l3 l4 l5 l6
Time
11:24:26 0.787261 0.943828 1.100903 0.835889 2.524946 2.252113
11:24:26.005000 0.787068 0.943638 1.100871 0.835882 2.531180 2.253063
11:24:26.010000 0.786951 0.943496 1.100779 0.835909 2.531573 2.253395
11:24:26.015000 0.786879 0.943553 1.100877 0.835877 2.533841 2.254906
11:24:26.020000 0.786682 0.943536 1.100651 0.835674 2.539893 2.257780页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56965905
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