在 Python 中转换时间序列 csv

Question

我想将时间序列数据的 CSV 文件转换为多个传感器。这是当前数据的样子：

不同的传感器用数字来描述，并且有不同的轴数。如果有一个新的 activity 标签，下面的所有内容都属于这个新标签。标签与每个传感器的第一个条目在同一列中。

这是我希望数据的方式：

每个传感器轴都有自己的列，并且在最后一列中添加了相应的标签。

到目前为止，我已经创建了一个 DataObject class 来访问 CSV 中每一行的时间戳、传感器类型、传感器值和属于 parent_label。

我认为解决这个问题最方便的方法是使用 pandas DataFrame 但只需使用 pd.DataFrame(timestamp, sensortype, sensorvalues, label) 不行。

有ideas/hints吗？也许其他方法可以解决这个问题？我对编程相当陌生，尤其是 Python，所以我已经运行没有想法了。提前致谢

Answer 1

尝试为您需要的列创建一个 numpy 矩阵，然后将它们转换为 pandas DataFrame。

否则，您也可以尝试从一开始就使用 pandas 导入 csv。

还有以下

pd.DataFrame(timestamp, sensortype, sensorvalues, label)

也尝试参考 pd.concat 函数。您需要将每个数组转换为 DataFrame，将它们放入列表中，然后用 pandas.

连接它们

Convert timeseries csv in Python