我有一个包含以下列的数据帧:
序列号,时间戳,参数1,参数2,参数3,。。。你知道吗
这个数据帧可以有多个序列号,所以我需要json格式,格式如下:
[
{
'serial_no':'a001',
'readings':[
{
'name':'parameter1',
'datapoints':[
('2018-01-01 00:00:00',5),('2018-01-01 00:01:00',35),..
]
},{'name':'parameter2',..},..
]
},{'serial_no':'a002',..},..
]
示例表数据:
|-----------|------------------------------------------|---------------------------|
| serial_no | timestamp | parameter1 | parameter2 | parameter3 |
|-----------|------------------------------------------|---------------------------|
| a001 | '2018-01-01 00:00:00' | 5 | 4 | 3 |
|-----------|------------------------------------------|---------------------------|
| a001 | '2018-01-01 00:01:00' | 35 | 7 | 13 |
|-----------|------------------------------------------|---------------------------|
| a002 | '2018-01-01 00:01:03' | 2 | 6 | 11 |
|-----------|------------------------------------------|---------------------------|
| a002 | '2018-01-02 05:00:00' | 5 | 16 | 98 |
|-----------|------------------------------------------|---------------------------|
| a003 | '2018-01-02 05:32:01' | 0 | 1.4 | 3 |
|-----------|------------------------------------------|---------------------------|
我该怎么办?你知道吗
我不知道在
pandas
中是否有直接的方法,但是您可以创建一个函数来编写特定的格式,然后使用groupby
和apply
,例如:你想要的东西可以通过以下方式获得:
单凭Pandas方法并没有一个简单的方法可以做到这一点。但这里有一个非常干净的方法:
相关问题 更多 >
编程相关推荐