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私のデータは次のようになります。

TEST
2012-05-01 00:00:00.203 OFF 0
2012-05-01 00:00:11.203 OFF 0
2012-05-01 00:00:22.203 ON 1
2012-05-01 00:00:33.203 ON 1
2012-05-01 00:00:44.203 OFF 0
TEST
2012-05-02 00:00:00.203 OFF 0
2012-05-02 00:00:11.203 OFF 0
2012-05-02 00:00:22.203 OFF 0
2012-05-02 00:00:33.203 ON 1
2012-05-02 00:00:44.203 ON 1
2012-05-02 00:00:55.203 OFF 0

最終的には、たとえば、平均値、最小値、最大値を使用して、このようなデータを個々の日にダウンサンプリングできるようにしたいと考えています。データに対して機能させることができず、次のエラーが発生します。

TypeError: unhashable type: 'list'

インデックス行は次のようになっているため、おそらくデータフレームの日付形式と関係があります。

[datetime.datetime(2012, 5, 1, 0, 0, 0, 203000)]   OFF  0

誰でも助けることができます。これまでの私のコードはこれです：

import time
import dateutil.parser
from pandas import *
from pandas.core.datetools import *



t0 = time.clock()

filename = "testdata.dat"

index = []
data = []

with open(filename) as f:
    for line in f:
        if not line.startswith('TEST'):
            line_content =  line.split(' ')

            mydatetime =  dateutil.parser.parse(line_content[0] +  " " + line_content[1])

            del line_content[0] # delete the date
            del line_content[0] # delete the time so that only values remain

            index_row = [mydatetime]
            data_row = []
            for item in line_content:
                data_row.append(item)

            index.append(index_row)
            data.append(data_row)


df = DataFrame(data, index = index)
print df.head()
print df.tail()

print
date_from =  index[0] # first datetime entry in data frame
print date_from
date_to =  index[len(index)-1] #last datetime entry in date frame
print date_to

print date_to[0] - date_from[0]
dayly= DateRange(date_from[0], date_to[0], offset=datetools.DateOffset())
print dayly

grouped = df.groupby(dayly.asof)
#print grouped.mean()
#df2 = df.groupby(daily.asof).agg({'2':np_mean})


time2 = time.clock() - t0
print time2
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2 に答える 2

0

私は経験がありませんがpandas、あなたのコードから私が理解できることから、

df = DataFrame(data, index = index)

エラーは、indexPythonリストのような可変オブジェクトではないようです。多分これはうまくいくでしょう：

df = DataFrame(data, index = tuple(index))

index_rowまた、あなたの＆data_rowareがリスト自体であり、＆あなたがそれらをindex＆datalistsに追加していることは明らかではないようです。

于 2012-05-30T14:03:23.310 に答える
0

すべての日時補間をpandasそのままにして、クリーンな入力ストリームをフィードするだけです。read_fwf次に、 (固定幅形式の行の場合)を使用してフィールドを区切ることができます。例えば：

import pandas
import StringIO

buf = StringIO.StringIO()
buf.write(''.join(line
    for line in open('f.txt')
    if not line.startswith('TEST')))
buf.seek(0)

df = pandas.read_fwf(buf, [(0, 24), (24, 27), (27, 30)],
        index_col=0, names=['switch', 'value'])
print df

出力：

                        switch  value
2012-05-01 00:00:00.203    OFF      0
2012-05-01 00:00:11.203    OFF      0
2012-05-01 00:00:22.203     ON      1
2012-05-01 00:00:33.203     ON      1
2012-05-01 00:00:44.203    OFF      0
2012-05-02 00:00:00.203    OFF      0
2012-05-02 00:00:11.203    OFF      0
2012-05-02 00:00:22.203    OFF      0
2012-05-02 00:00:33.203     ON      1
2012-05-02 00:00:44.203     ON      1
2012-05-02 00:00:55.203    OFF      0
于 2012-05-30T14:41:42.003 に答える