r = {'A': {'B': C}}转为DataFrame

时间: 2024-11-13 19:18:02 浏览: 26
当你有一个像 `r = {'A': {'B': C}}` 这样的字典结构,其中嵌套了更深层次的键值对,想要将其转换为 DataFrame(数据框),你需要先将这个嵌套字典扁平化。在Python的pandas库中,这通常涉及到两步操作: 1. 将字典迭代并收集所有需要的列名和对应的值列表。 2. 使用 `pd.DataFrame()` 函数创建 DataFrame。 下面是一个简单的示例代码片段: ```python import pandas as pd # 假设 C 是一个列表或其他可以转换为一维数组的数据 C_values = [value for sublist in r.values() for value in sublist.values()] column_names = list(r.keys()) data = {key: [val] for key, val in zip(column_names, C_values)} df = pd.DataFrame(data) # 如果C是一个二维数组,可能还需要额外处理 # df = pd.DataFrame(C, index=[k for k in r.keys()]) ``` 现在 `df` 就是基于给定字典 `r` 创建的 DataFrame。
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[V_M_CH,V_M_DCH,A_M_CH,A_M_DCH,T_M_CH,T_M_DCH,A_CH_CH,A_CH_DCH,V_CH_CH,V_CH_DCH,t_CH,t_DCH,C,S_A,B_A,Ar,B_R,R_R,Re,Rct]=getdata(B0005,616); 将获得的数据转为表格形式存储

您可以使用以下代码将获得的数据转换为表格形式存储: ```python import pandas as pd data = {'V_M_CH': V_M_CH, 'V_M_DCH': V_M_DCH, 'A_M_CH': A_M_CH, 'A_M_DCH': A_M_DCH, 'T_M_CH': T_M_CH, 'T_M_DCH': T_M_DCH, 'A_CH_CH': A_CH_CH, 'A_CH_DCH': A_CH_DCH, 'V_CH_CH': V_CH_CH, 'V_CH_DCH': V_CH_DCH, 't_CH': t_CH, 't_DCH': t_DCH, 'C': C, 'S_A': S_A, 'B_A': B_A, 'Ar': Ar, 'B_R': B_R, 'R_R': R_R, 'Re': Re, 'Rct': Rct} df = pd.DataFrame(data) ``` 其中,`V_M_CH`、`V_M_DCH`、`A_M_CH`、`A_M_DCH`、`T_M_CH`、`T_M_DCH`、`A_CH_CH`、`A_CH_DCH`、`V_CH_CH`、`V_CH_DCH`、`t_CH`、`t_DCH`、`C`、`S_A`、`B_A`、`Ar`、`B_R`、`R_R`、`Re`、`Rct` 是您在 `getdata()` 函数中获取的数据。`df` 是转换后的表格形式数据。

``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data1 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区(200户以上)类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\煤改电用户功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) data2 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区(200户以上)类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\乡村居民生活用电功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) # 筛选用户并处理数据类型 user1 = data1[data1["用户/台区名称"] == "程玉林(煤改电)"] user2 = data2[data2["用户/台区名称"] == "胡晋雅"] # 预处理:确保数值类型 time_columns = user1.columns[8:-1] user1[time_columns] = user1[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) user2[time_columns] = user2[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) # 合并数据 combined = ( user1.set_index("数据日期")[time_columns] .add(user2.set_index("数据日期")[time_columns], fill_value=0) .groupby(level=0).sum() ) # 绘图设置 plt.figure(figsize=(15, 8)) for date in combined.index.unique(): daily_data = combined.loc[date] plt.plot( daily_data.values.astype(float), label=date.strftime("%Y-%m-%d") ) # 以下坐标设置保持不变 plt.xlabel("时间点(15分钟间隔)") plt.ylabel("总有功功率(kW)") plt.title("7×24小时功率叠加图") plt.xticks( range(0, 96, 4), [f"{i//4}:{i%4*15:02d}" for i in range(0, 96, 4)], rotation=45 ) plt.legend() plt.grid() plt.tight_layout() plt.show()```所有天数的数据合并成一条线,即所有时间点连起来。如果数据是7天,每天96点,合并后变成7*96=672点,横坐标可能需要调整。

<think>好的,我需要帮助用户修改他们的Python代码,将7天的数据合并成一条连续的线,总共672个数据点,并调整横坐标。让我先仔细看一下用户提供的代码和需求。 首先,用户的数据是每天96个时间点,共7天。当前的代码是将每一天的数据单独绘制成一条线,导致图中有7条线,每条96个点。用户希望将这些数据合并成一条连续的线,即7天×96点=672点,同时调整横坐标显示正确的时间。 用户提供的代码中,合并数据使用了`groupby`按日期求和,这可能是在每天同一时间点的值相加,但用户实际需要的是将不同日期的数据按时间顺序连接起来。这可能是一个误解。正确的合并应该是将多天的数据按时间顺序拼接,而不是按时间点求和。 接下来,我需要检查数据合并的部分。当前的`combined`变量是通过`add`和`groupby`得到的,这可能是在每个时间点上将两个用户的数据相加,然后按日期分组求和。但用户的需求是将不同日期的数据按顺序连接,形成一条长的时间序列。因此,应该使用`pd.concat`来按行拼接数据,而不是按列相加。 然后,绘图部分需要调整。原代码循环遍历每一天,绘制当天的96个点。修改后应该直接绘制所有合并后的数据点,即672个点。同时,横坐标需要从0到671,每个点代表15分钟间隔。但用户可能需要横坐标显示实际的时间,比如从第一天0:00到第七天23:45,每隔15分钟一个点。 另外,横坐标的标签需要调整。原代码每4个点显示一次,即每小时显示一次。对于672个点,可能需要每隔一定数量的点显示日期和时间,避免标签过于密集。例如,每24小时(96点)标记一次日期,或者每6小时显示一次时间。 还需要处理数据类型,确保拼接后的数据是正确的数值类型,并且时间顺序正确。可能需要将日期和时间点合并成一个时间索引,以便正确绘制连续的时间序列。 总结修改步骤: 1. 合并数据时,按日期顺序拼接每一天的96个点,形成672点的连续数据。 2. 调整绘图代码,一次性绘制所有672个点,而不是每天一条线。 3. 重新设置横坐标标签,反映连续的时间跨度,可能需要使用日期时间格式而不是简单的小时数。 4. 可能需要生成新的时间索引,将各天的数据按实际日期和时间连接起来,以确保横坐标正确显示。 现在,我需要检查用户的数据结构。假设每个用户的DataFrame中,每一行代表一个日期,列是时间点(如00:15, 00:30等)。合并时,应该将每个日期的所有时间点转换为一个长序列,按日期顺序排列。 例如,对于用户1和用户2的数据,每个日期有96个点。合并后的数据应该是每个日期的时间点按顺序连接,并且每个时间点加上对应的用户数据。然后,将所有日期的数据按顺序拼接成一个长序列。 因此,正确的合并方法可能是将每个用户的数据转换为长格式,按时间排序,然后相加,最后拼接所有日期的数据。 这可能涉及到数据重塑,使用`melt`函数将列转换为行,然后按时间排序。或者,将每个日期的96个点转换为一个时间序列,并按日期顺序排列。 此外,需要确保数据在合并时没有重叠或缺失的日期,否则时间索引可能不连续。 修改后的代码可能需要: 1. 对每个用户的数据进行重塑,生成日期和时间的多级索引。 2. 将两个用户的数据按时间索引相加。 3. 按日期和时间顺序拼接所有天的数据。 4. 绘图时使用新的连续时间索引作为横坐标,并调整标签显示。 可能需要使用`pd.melt`来将宽表转换为长表,或者使用`stack`方法。例如,将每个日期的96列转换为96行,每个行对应一个时间点,然后按日期和时间排序。 例如,对于user1和user2,处理步骤如下: - 设置索引为“数据日期”,然后堆叠(stack)时间列,得到一个多级索引(日期,时间点)的Series。 - 将两个用户的Series相加(注意处理缺失值)。 - 重置索引并排序,得到按日期和时间点排列的长格式数据。 - 拼接所有7天的数据,形成672个点。 然后,绘图时直接绘制所有点,横坐标使用生成的时间序列或对应的索引,并调整标签显示。 这可能涉及到生成正确的时间戳,例如,将每个日期的时间点(如00:15, 00:30等)转换为实际的datetime对象,然后按顺序排列所有时间戳,形成连续的672个点。 这样,横坐标就可以正确显示为从第一天开始到第七天结束的连续时间,每个点间隔15分钟。 最后,调整横坐标的刻度标签,可能每隔一定时间显示日期和时刻,以避免过于密集。 现在,我需要将这些步骤转化为代码修改。例如: 1. 重塑每个用户的数据为长格式,包含日期、时间点和功率值。 2. 合并两个用户的数据,按日期和时间点相加。 3. 按日期和时间点排序,形成连续的时间序列。 4. 绘图时使用索引作为x轴,或者生成连续的时间标签。 具体代码可能如下: 对于user1和user2,处理每个用户的数据: ```python # 将每个用户的数据转换为长格式 def process_user_data(user_data): # 假设时间列是user_data.columns[8:-1],即从第8列到倒数第二列 time_cols = user_data.columns[8:-1] # 将数据日期作为索引,然后堆叠时间列 df = user_data.set_index("数据日期")[time_cols].stack().reset_index() df.columns = ["数据日期", "时间点", "功率"] # 将时间点转换为timedelta # 假设时间点格式为"HH:MM",如"00:15" df["时间"] = pd.to_timedelta(df["时间点"] + ":00") # 创建完整的datetime df["时间戳"] = df["数据日期"] + df["时间"] return df.set_index("时间戳")["功率"] # 处理两个用户的数据 user1_series = process_user_data(user1) user2_series = process_user_data(user2) # 合并数据,相加并填充0 combined_series = user1_series.add(user2_series, fill_value=0) # 按时间戳排序 combined_series = combined_series.sort_index() ``` 然后,绘图: ```python plt.figure(figsize=(15, 8)) plt.plot(combined_series.index, combined_series.values, label="总有功功率") # 设置横坐标标签 plt.xlabel("时间") plt.ylabel("总有功功率(kW)") plt.title("7×24小时功率叠加图(连续)") # 调整横坐标刻度,例如每24小时显示一次日期 plt.xticks(rotation=45) plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m-%d %H:%M")) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1)) # 每天一个刻度 plt.legend() plt.grid() plt.tight_layout() plt.show() ``` 但用户原来的数据可能时间列不是"HH:MM"格式,而是类似列名为"0"到"95"代表时间点。例如,每个列名代表15分钟间隔,如0代表00:00,1代表00:15,依此类推。这种情况下,需要将列名转换为时间偏移。 例如,假设时间列是0到95,每个代表15分钟间隔,从00:00开始: ```python def process_user_data(user_data): time_cols = user_data.columns[8:-1] # 假设这些是0到95的字符串 # 转换为整数 time_points = pd.to_numeric(time_cols) # 将数据日期作为索引,然后堆叠时间列 df = user_data.set_index("数据日期")[time_cols].stack().reset_index() df.columns = ["数据日期", "时间点", "功率"] df["时间点"] = pd.to_numeric(df["时间点"]) # 转换为timedelta:每个时间点*15分钟 df["时间偏移"] = pd.to_timedelta(df["时间点"] * 15, unit='m') df["时间戳"] = df["数据日期"] + df["时间偏移"] return df.set_index("时间戳")["功率"] ``` 这样,每个时间点列(如0,1,...,95)会被转换为相对于数据日期的具体时间戳,例如数据日期是2021-12-29,时间点0对应2021-12-29 00:00:00,时间点1对应00:15:00,依此类推。 然后,合并后的series将包含从第一天00:00到第七天23:45的所有时间点,共7×96=672个点,按时间顺序排列。 这样绘图时,x轴将使用实际的时间戳,matplotlib会自动处理日期的显示,但可能需要调整刻度格式,使其更易读。 用户原来的代码中,横坐标是使用0-95的索引,并转换为小时:分钟。但合并后需要显示实际日期和时间。因此,使用时间戳作为x轴,并设置合适的刻度格式会更合适。 总结修改步骤: 1. 重塑每个用户的数据,将每个时间点转换为具体的时间戳。 2. 合并两个用户的数据,按时间戳相加。 3. 按时间戳排序,形成连续的时间序列。 4. 绘图时使用时间戳作为x轴,调整刻度格式显示日期和时间。 这样,用户的数据将被正确合并为一条连续的线,横坐标显示实际的时间,共672个点。</think>我理解了你的需求:需要将7天数据按时间顺序拼接成一条连续曲线(共672个点),并调整横坐标显示时间跨度。以下是修改建议: ```python # ... 前面数据读取和用户筛选部分保持不变 ... # 预处理函数:将单日96点数据转换为时间序列 def preprocess(user_data): # 提取时间点列(假设列名格式为字符串形式的0-95) time_points = user_data.columns[8:-1].astype(int) # 转换为长格式 melted = user_data.melt( id_vars=["数据日期"], value_vars=time_points.astype(str), var_name="时间点", value_name="功率" ) # 生成精确时间戳(每15分钟间隔) melted["时间点"] = melted["时间点"].astype(int) melted["时间戳"] = melted["数据日期"] + pd.to_timedelta(melted["时间点"]*15, unit="m") return melted.set_index("时间戳")["功率"] # 处理两个用户数据 ts1 = preprocess(user1) ts2 = preprocess(user2) # 合并时间序列(相同时间点功率相加) combined = ts1.add(ts2, fill_value=0).sort_index() # 绘图 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(combined.index, combined.values, linewidth=1) # 设置坐标轴 plt.xlabel("时间") plt.ylabel("总有功功率(kW)") plt.title("连续7天功率变化曲线(672个时间点)") # 配置时间刻度 ax = plt.gca() ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m-%d %H:%M")) # 显示月-日 时:分 ax.xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator()) # 自动选择刻度间隔 plt.xticks(rotation=35) plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show() ``` 修改亮点说明(使用$$...$$格式展示关键公式): 1. **数据重组**: 通过`melt()`将宽表转为长表,建立时间序列: $$ \text{原始矩阵} \xrightarrow{\text{melt}} \begin{bmatrix} \text{日期} & \text{时间点} & \text{功率} \end{bmatrix} $$ 2. **时间戳生成**: 计算精确时间位置: $$ t_{\text{精确}} = t_{\text{日期}} + n \times 15\text{min} \quad (n=0,1,...,95) $$ 3. **功率叠加**: 使用矢量相加处理时间序列: $$ P_{\text{总}}(t) = P_{\text{煤改电}}(t) + P_{\text{生活用电}}(t) $$ 4. **可视化优化**: - 自动选择时间刻度间隔 - 显示完整日期时间格式 - 672个数据点连续绘制 最终输出将呈现完整的连续曲线,横轴显示真实时间信息(如`12-29 00:00`到`01-05 23:45`),纵轴显示叠加后的总有功功率值。
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# 摘要 本文系统地介绍了欧姆龙触摸屏的入门知识、基本操作、数据监控与控制功能,以及高级功能与定制开发。文章详细解析了触摸屏的基本组成、界面布局和操作方法,并深入探讨了实时数据监控、系统控制参数设置、数据记录、报表生成、通讯协议集成等高级应用。此外,本文还提供了故障诊断与维护的技巧和日常保养的最佳实践,最后通过案例分析与实操演练,增强了对操作流程的理解和实际应用能力的培养。 # 关键字 欧姆龙触摸屏;界
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阿里云物联网平台不支持新购

### 阿里云物联网平台新购不支持解决方案 对于阿里云物联网平台而言,在初次购买时确实存在一些特定的限制条件,这些可能会影响某些复杂项目的立即部署。具体来说: 当用户首次接触并尝试采购阿里云物联网平台的相关服务时,可能会发现部分高级功能或定制化解决方案并不直接开放给新的客户选购[^1]。 #### 创建产品和设备认证流程 使用物联网平台的第一步是在云端创建产品和对应的设备,获取设备证书(ProductKey、DeviceName 和 DeviceSecret)。这一过程相对标准化,并未提及对新用户的特殊限制。然而,如果涉及到更复杂的项目或者需要高度定制化的解决方案,则可能不在初始可用选