質問編集履歴
5
誤字修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -126,7 +126,7 @@
|
|
|
126
126
|
# 2018-12-03 04:10:00 39
|
|
127
127
|
#pprint(df_count)
|
|
128
128
|
|
|
129
|
-
df = pd.DataFrame({
|
|
129
|
+
df = pd.DataFrame({'time': list(df_count.index.values), 'num': list(df_count.values)})
|
|
130
130
|
# time num
|
|
131
131
|
#0 2018-12-03 01:00:00 74
|
|
132
132
|
#1 2018-12-03 15:10:00 40
|
4
追記
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -85,4 +85,55 @@
|
|
|
85
85
|
⑤直近1カ月のグラフにするとして、weeklyとmonthlyの時系列データは同生成するか。
|
|
86
86
|
仮にtimeを'2018 12-07 02:30'のようなフォーマットにするとして、
|
|
87
87
|
weekly直近の4週間(4件分の辞書)やmonthly(1件分の辞書)は、
|
|
88
|
-
時間の加算をどうやって実装し、生成するのか(datetime,pandasで上手くできないか？)
|
|
88
|
+
時間の加算をどうやって実装し、生成するのか(datetime,pandasで上手くできないか？)
|
|
89
|
+
|
|
90
|
+
-============================================
|
|
91
|
+
↓↓↓追記(2018_1203_0123)↓↓↓
|
|
92
|
+
-============================================
|
|
93
|
+
追記①
|
|
94
|
+
⑤の週次、月次グラフのイメージ画像を追加しました。
|
|
95
|
+
(画像では11-21から出てしまってますが)
|
|
96
|
+
現在から直近30日のperiodごとのtimeごとの推移を見たいです。
|
|
97
|
+
|
|
98
|
+
追記②
|
|
99
|
+
> {'period': 2 'time': '00:01:2'} # WEEKLY 毎週月曜の01:00に実行
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
また、WEEKLYの分がまた厄介で可能なら落としたくないと考えています。
|
|
102
|
+
つまり、最後の:2を落として、
|
|
103
|
+
現在から4回先までのtimeデータを
|
|
104
|
+
4回 lis.append(データ)する？必要があります。
|
|
105
|
+
(12-03 01:00, 12-10 01:00, 12-17 01:00, 12-24 01:00)
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
追記③
|
|
108
|
+
groupbyの使い方がいまいちぴんと来てなくて、
|
|
109
|
+
groupbyの関連でvalue_countsを知ったので、一旦実装してみました。
|
|
110
|
+
MySQLでいうところの、
|
|
111
|
+
SELECT period, time, COUNT(*) FROM lis GROUP BY period, time ;
|
|
112
|
+
的な結果を得たいと考えています。
|
|
113
|
+
|
|
114
|
+
```python3
|
|
115
|
+
df = pd.DataFrame({'time': [row['time'] for row in lis]})
|
|
116
|
+
# >>> df[:]
|
|
117
|
+
# time
|
|
118
|
+
# 0 2018-12-31 21:00:00
|
|
119
|
+
# 1 2018-12-07 20:30:00
|
|
120
|
+
# 2 2018-12-02 12:10:00
|
|
121
|
+
#pprint(df, width=273)
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
df_count = df['time'].value_counts()
|
|
124
|
+
# 2018-12-02 16:00:00 74
|
|
125
|
+
# 2018-12-03 06:10:00 40
|
|
126
|
+
# 2018-12-03 04:10:00 39
|
|
127
|
+
#pprint(df_count)
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
df = pd.DataFrame({key: list(df_count.index.values), 'num': list(df_count.values)})
|
|
130
|
+
# time num
|
|
131
|
+
#0 2018-12-03 01:00:00 74
|
|
132
|
+
#1 2018-12-03 15:10:00 40
|
|
133
|
+
#2 2018-12-03 04:00:00 39
|
|
134
|
+
#pprint(df)
|
|
135
|
+
```
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
|
|
138
|
+
↓月次のイメージ↓
|
|
139
|
+
|
3
レイアウト変更
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -27,30 +27,7 @@
|
|
|
27
27
|
{'period': 3 'time': '00:03:20'} # 毎月20日の03:00に実行
|
|
28
28
|
]
|
|
29
29
|
```
|
|
30
|
-
上記のような使いにくい時系列データがあります。
|
|
31
30
|
|
|
32
|
-
このデータを加工し、periodごとのtimeごとに件数をカウントし、
|
|
33
|
-
pandasで横軸:time, 縦軸:件数のグラフを書きたいのですが、
|
|
34
|
-
スマートな方法はありますか。
|
|
35
|
-
|
|
36
|
-
現在はlis[x]['time']をmm:hhからhh:mmに変更し、
|
|
37
|
-
件数を数えるための辞書を3種類用意し、
|
|
38
|
-
ループして数えてます。
|
|
39
|
-
|
|
40
|
-
①hh:mmに変更せずとも、datetimeのstrtimeやら
|
|
41
|
-
pandasのなんやらで、上手いことできるんじゃなかろうか。
|
|
42
|
-
|
|
43
|
-
②mm:hh→hh:mmにする処理(splitで実装)、
|
|
44
|
-
もっと読みやすくて短い書き方はないのか。
|
|
45
|
-
|
|
46
|
-
③件数数える部分の処理(ループでインクリメントして実装)、
|
|
47
|
-
countメソッド？collections.Counter関数？その他？で上手いことできるんじゃなかろうか。
|
|
48
|
-
|
|
49
|
-
④直近1カ月のグラフにするとして、weeklyとmonthlyの時系列データは同生成するか。
|
|
50
|
-
仮にtimeを'2018 12-07 02:30'のようなフォーマットにするとして、
|
|
51
|
-
weekly直近の4週間(4件分の辞書)やmonthly(1件分の辞書)は、
|
|
52
|
-
時間の加算をどうやって実装し、生成するのか(datetime,pandasで上手くできないか？)
|
|
53
|
-
|
|
54
31
|
```python3
|
|
55
32
|
lis2 = []
|
|
56
33
|
# mm:hhをhh:mmに変更したlis2を再作成
|
|
@@ -81,4 +58,31 @@
|
|
|
81
58
|
df.plot(kind='area', stacked=True, alpha=0.4)
|
|
82
59
|
plt.show()
|
|
83
60
|
plt.savefig("image.png")
|
|
84
|
-
```
|
|
61
|
+
```
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
上記のような使いにくい時系列データがあります。
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
このデータを加工し、periodごとのtimeごとに件数をカウントし、
|
|
66
|
+
pandasで横軸:time, 縦軸:件数のグラフを書きたいのですが、
|
|
67
|
+
スマートな方法はありますか。
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
現在はlis[x]['time']をmm:hhからhh:mmに変更し、
|
|
70
|
+
件数を数えるための辞書を3種類用意し、
|
|
71
|
+
ループして数えてます。
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
①hh:mmに変更せずとも、datetimeのstrtimeやら
|
|
74
|
+
pandasのなんやらで、上手いことできるんじゃなかろうか。
|
|
75
|
+
|
|
76
|
+
②mm:hh→hh:mmにする処理(splitで実装)、
|
|
77
|
+
もっと読みやすくて短い書き方はないのか。
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
③件数数える部分の処理(ループでインクリメントして実装)、
|
|
80
|
+
countメソッド？collections.Counter関数？その他？で上手くできるんじゃないか。
|
|
81
|
+
|
|
82
|
+
④件数を数えるなら、辞書かリストのどちらがいいか。
|
|
83
|
+
pandasで使うなら、リストの方がなんとなく使いやすそう。
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
⑤直近1カ月のグラフにするとして、weeklyとmonthlyの時系列データは同生成するか。
|
|
86
|
+
仮にtimeを'2018 12-07 02:30'のようなフォーマットにするとして、
|
|
87
|
+
weekly直近の4週間(4件分の辞書)やmonthly(1件分の辞書)は、
|
|
88
|
+
時間の加算をどうやって実装し、生成するのか(datetime,pandasで上手くできないか？)
|
2
タグ追加
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
File without changes
|
1
タグ追加、一部修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -1,5 +1,5 @@
|
|
|
1
1
|
質問は①～④です。
|
|
2
|
-
|
|
2
|
+
ゴチャゴチャしていて読みづらく申し訳ございませんが、
|
|
3
3
|
意見、回答、いただけると幸いです。
|
|
4
4
|
|
|
5
5
|
```python3
|