pythonを用いExcelのように計算をしたい

Question

前提・実現したいこと

python初心者です。

現状：ラズベリーパイと光センサーを用い、8：00～17：00まで1秒毎の光センサー抵抗値のデータをCSV形式で収集しております。
プログラムはpythonを使い収集しております。
光センサーのデータは100未満を稼働、100以上を非稼働とし稼働率をCSVでExcelで計算しています。

実現したい事：pythonを使用して
1.CSVファイルを別CSVファイルを作る。

#!/usr/bin/python3

#pandasをインポート
import pandas as pd
import datetime

#CSVを読み込み、dfに代入
df = pd.read_csv("/home/pi/Desktop/cp_log.csv",names=("time","resist"))

#dfをCSV出力

df.to_csv("/home/pi/Desktop/cp900_log.csv")

※元のCSVファイルは何かあった時のために保存しておきます。

2.範囲指定をし、光センサーの抵抗値を100未満を1,100以上を0とし計算する。
CSVができるわけですが

3.LCD1602で計算値を表示させる。

発生している問題・エラーメッセージ

困っている点は
1.範囲の指定の仕方
2.光センサーの抵抗値を計算
この2点のコードの記述の仕方が分かりません。

試したこと

pythonで「ExcelでいうCOUNTIFを繰り返し行う」のようなことをやりたい
https://teratail.com/questions/223367
を参考にさせていただいたのですが、

**2のresistの100未満の値を０、100以上の値を1にするコードの記述の仕方を調査したのですが分かりませんのでご教示をお願い致します。

**1は900行ごとに範囲を指定したいので
”llong(900)"を記述することで解決できるかなと考えております。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

pythonのverは3.7.3です。

Comments

[p19ljk]

「実現したい事：8：00～17：00まで15分毎にディスプレイに稼働率を表示させたいです。」
これはここで聞くべき"実現したいこと"ではないかと思います。
「これを実現するにはこういうロジックで、こういう計算をしたいのですがどうやって記述するかがわからない」というような質問であれば適切かと思います。
「とにかく売れるアプリが作りたいけどどうしたらいいですか？」というような丸投げとおなじになってしまいますよ。
もう少し目標実現に向けてのステップを刻んで、「ここまではできたけどここがわからない」くらいには落とし込んだほうが良いかと。

[m-nakao]

ご指摘いただきありがとうございます。質問を修正いたしました。

Answer 1

pandas.Grouperで指定期間毎に集計できます。
以下のコードでは稼働状態を1or0の値に変換し、その平均から稼働率を求めています。
なお、LCDなどへの表示はご自身で実装ください。

import pandas as pd
import random

# テストデータ
random.seed(110)
tm = pd.date_range('2018-08-01 08:00:00', '2018-08-01 10:00:00', freq='1S')
val = [random.uniform(50, 150) for _ in range(len(tm))]
df = pd.DataFrame({'time': tm, 'val' : val})


df['work'] = (df['val'] < 100).astype(int) # 稼働=1, 非稼働=0
ret = df.groupby(pd.Grouper(key='time', axis=0, freq='900S')).mean()['work'].reset_index()
print(ret)
"""
                 time      work
0 2018-08-01 08:00:00  0.493333
1 2018-08-01 08:15:00  0.486667
2 2018-08-01 08:30:00  0.497778
3 2018-08-01 08:45:00  0.488889
4 2018-08-01 09:00:00  0.487778
5 2018-08-01 09:15:00  0.494444
6 2018-08-01 09:30:00  0.486667
7 2018-08-01 09:45:00  0.503333
8 2018-08-01 10:00:00  0.000000
"""

Comments

[m-nakao]

can110様　遅くなり大変申し訳ございません。
ありがとうございます。Pandas Grouperをご教示いただき有難うございます。

Answer 2

import csv, os
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

#対象のファイルのパス文字列を指定
file_path = os.path.join(".","/home/pi/Desktop/cplog.csv")
print("file name:" + file_path)


#CSVファイルからdfへ変換
df = pd.read_csv(file_path,names = ["tm","CP1","CP2","CP3","CP4"])
df["tm"] = pd.to_datetime(df["tm"])

#読み込んだデータの表示
df.head(97500)
print(df)

#TODO:dfからの目的のデータの取得
ret1 = df.groupby(pd.Grouper(key="tm", axis=0, freq='900S')).mean()['CP1'].reset_index()
ret2 = df.groupby(pd.Grouper(key="tm", axis=0, freq='900S')).mean()['CP2'].reset_index()
ret3 = df.groupby(pd.Grouper(key="tm", axis=0, freq='900S')).mean()['CP3'].reset_index()
ret4 = df.groupby(pd.Grouper(key="tm", axis=0, freq='900S')).mean()['CP4'].reset_index() 
print(ret1,ret2,ret3,ret4)

これで、900秒おきのデータはprintできました。ただ、8：00～17：00まででは無く他の時間もNanでprintされてしまいます。