数据可视化 第2章



  • 第2章 过滤数据

    1.transform_date函数把utc格式时间转换为QDateTime类型

    def transform_date(utc, timezone=None):
        utc_fmt = "yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.zzzZ"
        new_date = QDateTime().fromString(utc, utc_fmt)
    #    print (new_date.toString(utc_fmt))
        if timezone:
            new_date.setTimeZone(timezone)
    
        return new_date
    

    2.drop函数过滤数据,mag<0的行都被删除

    #移除错误的mag
        df = df.drop(df[df.mag < 0].index)
        magnitudes = df["mag"]
    

    3.创建本地时区

    #本地时区
        timezone = QTimeZone(b"Asia/Beijing")
    

    4.apply方法能支持lambda表达式,能把函数应用到每行数据上,我们提取time列数据,转换为QDateTime类型

    #将时间戳转换为本地时区
        times = df["time"].apply(lambda x: transform_date(x, timezone))
    
    

    5.完整代码

    # This Python file uses the following encoding: utf-8
    import sys, argparse
    import pandas as pd
    from PySide2.QtCore import QDateTime, QTimeZone
    
    
    def transform_date(utc, timezone=None):
        utc_fmt = "yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.zzzZ"
        new_date = QDateTime().fromString(utc, utc_fmt)
    #    print (new_date.toString(utc_fmt))
        if timezone:
            new_date.setTimeZone(timezone)
    
        return new_date
    
    def read_data(fname):
        df = pd.read_csv(fname)
    
        #移除错误的mag
        df = df.drop(df[df.mag < 0].index)
        magnitudes = df["mag"]
    
        #本地时区
        timezone = QTimeZone(b"Asia/Beijing")
    
        #将时间戳转换为本地时区
        times = df["time"].apply(lambda x: transform_date(x, timezone))
    
        return times, magnitudes
    
    
    if __name__ == "__main__":
        options = argparse.ArgumentParser()
        options.description = "过滤csv信息"
        options.add_argument("-f", "--file", type=str, required=True, help="CSV文件路径")
        args = options.parse_args()
        data = read_data(args.file)
        print (data)
    
    

    6.控制台输出log

    (0     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 18, 4...
    1     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 10, 1...
    2     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 7, 3,...
    3     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 6, 4,...
    4     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 5, 43...
    5     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 4, 57...
    6     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 4, 27...
    7     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 9, 1, 27...
    8     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 54, 5...
    9     PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 54, 1...
    10    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 53, 2...
    11    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 52, 2...
    12    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 50, 1...
    13    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 49, 1...
    14    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 48, 4...
    15    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 47, 3...
    16    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 46, 5...
    17    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 44, 5...
    18    PySide2.QtCore.QDateTime(2019, 7, 24, 8, 44, 0...
    Name: time, dtype: object, 0     1.37
    1     0.49
    2     1.43
    3     2.73
    4     2.04
    5     1.44
    6     1.23
    7     0.75
    8     1.22
    9     1.20
    10    0.92
    11    1.67
    12    1.50
    13    1.20
    14    1.02
    15    1.51
    16    1.41
    17    0.87
    18    0.91
    Name: mag, dtype: float64)
    


  • @青山白云 Python在数据分析领域还是大放异彩的。


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