回答編集履歴
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完成
answer
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@@ -1,3 +1,38 @@
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##完成版
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+
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3
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+
```python
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+
import pandas as pd
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+
from openpyxl import Workbook
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+
import glob
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+
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+
file_list=glob.glob('//192.168.1.4/pi/mydata202107*')#7月の稼働率ファイルを全て取り込み
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+
print(file_list)
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+
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+
l=[] # 一日毎に記録するためのリストを用意
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+
for file in file_list: #7月の稼働率ファイルを一日毎処理
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+
df = pd.read_csv(file) # CSV読み込み、データフレーム化
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+
d=(file[23:31]) # 日付の取得
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+
df[3]=df[1]==df[2] # 完全停止時間
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+
df=df.set_index(0) # 時間列をインデックスに退避
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+
# '日付','稼働時間','無人稼働時間','完全停止時間','カウント' のリストを作成
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+
l.append([d] + df.sum().to_list() + [df.sum().sum()])
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+
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20
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+
df=pd.DataFrame(l) #データをpandasに変更
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+
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+
df.columns=['日付','稼働時間','無人稼働時間','完全停止時間','カウント']
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+
df['稼働率']=(df['稼働時間'] / df['カウント'] * 100).round(1)
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+
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+
filename = d[:6] + '.xlsx'
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+
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+
df_excel=df.drop(['完全停止時間','カウント'],axis=1)
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+
df_excel['稼働時間']=df_excel['稼働時間'].astype(str) + '分'
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+
df_excel['無人稼働時間']=df_excel['無人稼働時間'].astype(str) + '分'
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+
df_excel['稼働率']=df_excel['稼働率'].astype(str) + '％'
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+
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+
df_excel.to_excel(filename) # 書き込み
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+
```
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+
------
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+
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1
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[concatenating-objects](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/merging.html#concatenating-objects)
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リンク先に参考になる情報があります。
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間違いの修正
answer
CHANGED
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@@ -83,6 +83,7 @@
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83
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いったんファイルを読み込んだあと、このような変更をすると注釈に書いたリストができます。
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forで日付の作成からデータフレーム作成、リスト追記をしていって
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-
全部処理を終わった後、最初に書いた
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+
全部処理を終わった後、最初に書いた~~pd.DataFrame.concat~~`pd.DataFrame`で一括処理が可能です。
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+
（各行が入ったリストをデータフレームにするので、こちらでしたね。）
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-
稼働率は全部一緒になった後のデータフレームでもすぐ出ます
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+
稼働率は全部一緒になった後のデータフレームでも、１行１日になっていますし、すぐ出ます。
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2
CSVデータの処理の仕方を追記
answer
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@@ -41,4 +41,48 @@
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41
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他の方も書いていますが、**まず、csvの中身を提示してください**
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**日付、稼働時間、無人稼働時間、稼働率**のヘッダーの下にデータがあるのが自然な形だと思いますが、
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-
データフレームにするまでに色々とやりすぎてデータが変になっています。
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+
データフレームにするまでに色々とやりすぎてデータが変になっています。
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+
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+
------
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+
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+
```python
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+
data="""21:23 1 0
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+
21:24 1 0
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+
21:25 1 0
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52
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+
21:26 1 0
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53
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+
21:27 1 0
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54
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+
21:28 1 0
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55
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+
21:29 1 0
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+
21:30 1 0
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57
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+
21:31 1 0
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58
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+
21:32 1 0
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59
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+
21:33 1 0
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60
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+
21:34 1 0
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61
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+
21:35 1 0
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62
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+
21:37 1 0
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63
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+
21:38 1 0
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64
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+
21:39 1 0
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65
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+
21:40 1 0"""
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66
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+
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67
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+
import io
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+
import pandas
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+
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+
l=[]
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+
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+
d="20210701" # 日付データの抽出に変えてください
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+
df = pd.read_csv(io.StringIO(data),header=None,sep=' ') # 読み込み
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+
df[3]=df[1]==df[2] # 完全停止時間の列作成
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+
df=df.set_index(0) # 計算用に時間をindexに退避
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76
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+
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+
l.append([d] + df.sum().to_list() + [df.sum().sum()]) # count()の分を３つのデータの足し算で代替
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+
l # 日付、稼働時間、無人稼働時間、完全停止時間、カウント
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+
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+
```
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+
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+
途中までですがここで投稿しておきます。
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+
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+
いったんファイルを読み込んだあと、このような変更をすると注釈に書いたリストができます。
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+
forで日付の作成からデータフレーム作成、リスト追記をしていって
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+
全部処理を終わった後、最初に書いた`pd.DataFrame.concat`で一括処理が可能です。
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稼働率は全部一緒になった後のデータフレームでもすぐ出ますので大丈夫です。
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1
追加の質問対応
answer
CHANGED
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@@ -10,4 +10,35 @@
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10
10
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df=pd.concat(df_list)
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11
11
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```
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12
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-
このようにいったん全てのファイルをデータフレームのリストに格納して、`pandas.DataFrame.concat`で一括処理した後所用の集計を実施してみてはどうでしょうか？
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+
このようにいったん全てのファイルをデータフレームのリストに格納して、`pandas.DataFrame.concat`で一括処理した後所用の集計を実施してみてはどうでしょうか？
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+
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15
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+
------
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16
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+
```python
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17
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+
data="""index data
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18
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+
0 日付20210701
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19
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+
1 稼働時間96分
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20
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+
2 無人稼働時間0分
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21
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+
3 稼働率100.0%
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22
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+
4 日付20210702
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23
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+
5 稼働時間299分
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24
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+
6 無人稼働時間0分
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25
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+
7 稼働率99.7%
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26
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+
8 日付20210703
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27
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+
9 稼働時間777分
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28
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+
10 無人稼働時間1分
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29
|
+
11 稼働率99.7%"""
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30
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+
import io
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31
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+
import pandas as pd
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32
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+
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33
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+
df = pd.read_csv(io.StringIO(data),sep=' ')
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+
df['index']=df['index']//4
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+
df.index=df.index % 4
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df.pivot(columns='index',values='data').T
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+
```
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+
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いちおうやってみましたが、**お勧めしません**
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他の方も書いていますが、**まず、csvの中身を提示してください**
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**日付、稼働時間、無人稼働時間、稼働率**のヘッダーの下にデータがあるのが自然な形だと思いますが、
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データフレームにするまでに色々とやりすぎてデータが変になっています。
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