df['time'] = time.localtime(df['time'])

抱歉，我之前的回答有误。如果你想将 DataFrame（df）中的 'time' 列转换为本地时间，你可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法结合 apply() 方法来实现。

下面是修改后的代码示例：

import pandas as pd
import time

df['time'] = df['time'].apply(lambda x: time.localtime(x))

这将使用 lambda 函数将 'time' 列的每个值转换为本地时间，并将结果重新赋值给 'time' 列。请确保 'time' 列的值是时间戳（例如，UNIX 时间戳）类型，以便正确进行转换。

相关问题

请用多线程将这两个程序写在一起if name == 'main': app = QApplication(sys.argv) window = MyWindow() sys.stdout = window # 将标准输出重定向到 print 输出信息框中 print("print 成功") window.show() sys.exit(app.exec_()) if name == 'main': while (1): cols = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] line_names = ['VitalSigns1', 'VitalSigns2', 'VitalSigns3', 'VitalSign4', 'VitalSign5', 'VitalSign6', 'VitalSign7', 'VitalSigns8'] nowfile = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime()) if excel_name != None and over != 0: df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1') plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0]) plt.plot(df1[cols[1]], label=line_names[1]) plt.plot(df1[cols[2]], label=line_names[2]) plt.plot(df1[cols[3]], label=line_names[3]) plt.plot(df1[cols[4]], label=line_names[4]) plt.plot(df1[cols[5]], label=line_names[5]) plt.plot(df1[cols[6]], label=line_names[6]) plt.plot(df1[cols[7]], label=line_names[7]) plt.legend() plt.xlabel('NUM DATA') plt.ylabel('LIFE DATA') plt.title('Title of the plot') plt.savefig(nowfile, dpi=300) plt.show() over = 0 main()

这里提供一个简单的多线程实现，其中一个线程用来运行 GUI 程序，另一个线程用来执行数据处理和绘图操作。你需要导入 threading 模块，并创建一个新的线程来执行数据处理和绘图操作。具体实现如下：

import sys
import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QTextEdit
from PyQt5.QtCore import QObject, pyqtSignal
import threading

excel_name = 'data.xlsx'
over = 1

class MyWindow(QMainWindow, QObject):
    newText = pyqtSignal(str)

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setGeometry(100, 100, 600, 400)
        self.setWindowTitle('Print Output')
        self.textEdit = QTextEdit(self)
        self.textEdit.setGeometry(20, 20, 560, 360)
        self.newText.connect(self.append_text)

    def write(self, text):
        self.newText.emit(str(text))

    def flush(self):
        pass

    def append_text(self, text):
        self.textEdit.moveCursor(6)
        self.textEdit.insertPlainText(text)

def main():
    global over
    while True:
        cols = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
        line_names = ['VitalSigns1', 'VitalSigns2', 'VitalSigns3', 'VitalSign4', 'VitalSign5', 'VitalSign6', 'VitalSign7', 'VitalSigns8']
        nowfile = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime())
        if excel_name != None and over != 0:
            df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1')
            plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0])
            plt.plot(df1[cols[1]], label=line_names[1])
            plt.plot(df1[cols[2]], label=line_names[2])
            plt.plot(df1[cols[3]], label=line_names[3])
            plt.plot(df1[cols[4]], label=line_names[4])
            plt.plot(df1[cols[5]], label=line_names[5])
            plt.plot(df1[cols[6]], label=line_names[6])
            plt.plot(df1[cols[7]], label=line_names[7])
            plt.legend()
            plt.xlabel('NUM DATA')
            plt.ylabel('LIFE DATA')
            plt.title('Title of the plot')
            plt.savefig(nowfile, dpi=300)
            plt.show()
            over = 0

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MyWindow()
    sys.stdout = window
    print("print 成功")
    window.show()
    t = threading.Thread(target=main)
    t.start()
    sys.exit(app.exec_())

在这个实现中，新建了一个 MyWindow 类继承自 QMainWindow 和 QObject，并添加了一个 newText 信号和 append_text 槽函数用来更新 GUI 界面。MyWindow 类中重写了 write 和 flush 方法，将标准输出重定向到 GUI 界面中的 QTextEdit 控件中。

在 main 函数中，使用一个 while True 循环不断读取 excel 数据和绘图，其中 over 变量用来控制绘图操作是否执行。在主线程中运行 GUI 程序，新建一个线程来执行数据读取和绘图操作。在新线程中通过 time.sleep(1) 来控制数据处理和绘图的时间间隔。

注意，在多线程编程中，需要注意线程间的共享变量是否会发生冲突，需要使用锁来保护共享资源的访问。此处为了简化代码，没有加锁处理。在实际开发中，需要根据具体情况进行加锁处理。

device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)

这段代码对 `device_df` DataFrame 进行了一些时间特征的处理和添加。

首先，通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour)`，将 `timestamp` 列中的时间戳转换为小时数，并将结果赋值给新的列 `'hour'`。这里使用了 `time.localtime` 函数来获取时间戳对应的本地时间，并提取小时数。

接下来，通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0)`，将 `'hour'` 列中的小时数进行判断，如果小时数大于等于 22 或者小于 6，则将对应的 `'is_night'` 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于夜晚时间段。

然后，通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0)`，将 `'hour'` 列中的小时数进行判断，如果小时数大于等于 10 或者小于 17，则将对应的 `'is_daytime'` 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于白天时间段。

最后，通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)`，将 `'timestamp'` 列中的时间戳转换为 UTC 时间，并提取该时间对应的星期几。如果星期几大于等于 5（即周六或周日），则将对应的 `'is_weekend'` 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于周末。

通过添加这些时间特征列，可以在后续的分析和建模中考虑时间因素的影响。