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我有一个 csv 文件，其中包含日期和时间戳作为两列。我正在使用熊猫read_csv将内容读入数据框。我的最终目标是从数据中绘制时间序列图。

!head vmstat.csv
wait_proc,sleep_proc,swapped_memory,free_memory,buffered_memory,cached_memory,swapped_in,swapped_out,received_block,sent_block,interrups,context_switches,user_time,sys_time,idle_time,wait_io_time,stolen_time,date,time
0,0,10896,3776872,380028,10284052,0,0,6,16,7716,4755,3,1,96,0,0,2012-11-01,08:59:27
0,0,10896,3776500,380028,10284208,0,0,0,40,7471,4620,0,0,99,0,0,2012-11-01,08:59:32
0,0,10896,3749840,380028,10286864,0,0,339,19,7479,4704,20,2,77,1,0,2012-11-01,08:59:37
0,0,10896,3747536,380028,10286964,0,0,17,118,7488,4638,0,0,99,0,0,2012-11-01,08:59:42
0,0,10896,3747452,380028,10287148,0,0,0,24,7489,4676,0,0,99,0,0,2012-11-01,08:59:47


df = read_csv("vmstat.csv", parse_dates=[['date','time']])
f = DataFrame(df, columns=[ 'date_time',  'user_time', 'sys_time', 'wait_io_time'])

In [3]: f
Out[3]:
date_time               user_time  sys_time     wait_io_time
0  2012-11-01 08:59:27          3         1             0
1  2012-11-01 08:59:32          0         0             0
2  2012-11-01 08:59:37         20         2             1
3  2012-11-01 08:59:42          0         0             0
4  2012-11-01 08:59:47          0         0             0

至此，我们可以正确读取数据并date_time合并到DataFrame中。如果我尝试使用date_timefromdf作为索引，则会出现问题。指定index = df.date_time给出所有NaN值：

dindex = f['date_time']
print dindex
g = DataFrame(f, columns=[ 'user_time', 'sys_time', 'wait_io_time'], index=dindex)

In [7]: g
Out[7]:
0    2012-11-01 08:59:27
1    2012-11-01 08:59:32
2    2012-11-01 08:59:37
3    2012-11-01 08:59:42
4    2012-11-01 08:59:47
Name: date_time  <---- dindex
g:
                 user_time  sys_time  wait_io_time
date_time                                             
2012-11-01 08:59:27        NaN       NaN           NaN
2012-11-01 08:59:32        NaN       NaN           NaN
2012-11-01 08:59:37        NaN       NaN           NaN
2012-11-01 08:59:42        NaN       NaN           NaN
2012-11-01 08:59:47        NaN       NaN           NaN

如您所见，列值显示为所有NaNs。如何在中间f帧中获得正确的值？

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2 回答 2

3

你想使用set_index：

df1 = df.set_index('date_time')

它选择该列'date_time'作为新 DataFrame 的索引。

.

注意：您在 DataFrame 构造函数中遇到的行为如下所示：

df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df1 = pd.DataFrame(df, index=[1,2])

In [3]: df1
Out[3]: 
    0   1
1   3   4
2 NaN NaN
于 2012-12-20T19:28:52.350 回答
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我可以通过以下代码获得解决方法：

    up = f.pivot_table('user_time', rows='date_time')
    sp = f.pivot_table('sys_time', rows='date_time')
    wp = f.pivot_table('wait_io_time', rows='date_time')
    u=pandas.DataFrame(up)
    u['sys_time']=sp
    u['wait_io_time']=wp
    my_colors = ["#FF6666", "#00CC33", "#44EEEE"] 
    print u

出去：

                           user_time    sys_time  wait_io_time
    date_time                                          
    2012-11-01 08:59:27          3         1          0
    2012-11-01 08:59:32          0         0          0
    2012-11-01 08:59:37         20         2          1
    2012-11-01 08:59:42          0         0          0
    2012-11-01 08:59:47          0         0          0

应该有更直接的方法来实现这一点，但我是熊猫的新手。

此外，u.plot() 函数无法绘制时间序列图。“AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'ordinal'” 所以等待其他人的意见以获得更好的解决方案。

于 2012-12-20T18:58:48.110 回答