GUIで時系列データのグラフを作成してみた。
環境
Python version:3.9.7
OS: windows 10.0
Anaconda:conda 4.11.0
※PySimpleGUI、dataframe_image は、condaのライブラリに標準で入っていなかったので、追加した。
実装したかった、やりたかったこと
・集計したいcsvファイルをGUIで選択する。
・logをまとめるフォルダを作成し、新規で作成したデータを保存する。保存したフォルダを開く。
・3つのグラフを同じ時系列でまとめる。
・describe(count,mean,std,min,25%,50%,75%,max)データの表をつくること。
・defを使ってみる。
・GUIに作成したファイルを出力する。
課題
・matplotlibを使用して表を作成する。dataframe から簡単に作成できると思ったが、よくわからなかった。
dataframeを作成し、csvファイルを作ることにした。
追記、dataframe_imageを使用し、作成した。
code
type_1.1.py
import PySimpleGUI as sg
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import ntpath
import os
import subprocess
import dataframe_image as dfi
# User Function
import gui_operation
# Get csv data from GUI
file_path = gui_operation.read_csv_file()
if file_path != "NULL": # run only selecting csv file,
# Variable setting
file_name = ntpath.basename(file_path)
axis_name = ['pressure','temperature','humidity']
axis_len = len(axis_name) # axis_name couont.
#絶対ディレクトリでファイル指定する。
df = pd.read_csv(file_path)
#保存先のディレクトリ作成
os.makedirs('log', exist_ok=True)
#group化し、describeの取得。
grouped = df.groupby('date')
for i in range (axis_len):
df_sescribe = grouped.describe()[axis_name[i]]
df_sescribe.insert(0, 'item',axis_name[i])
if i == 0 :
df_append = df_sescribe
else:
df_append = df_append.append(df_sescribe, ignore_index=True)
df_append.to_csv( "./log/" + file_name[4:8] + "_output_pd.csv", encoding="shift_jis")
dfi.export(df_append, "./log/" + file_name[4:8] + "dataframe.png")
# フォルダを開く
cwd = os.getcwd() #現在のディレクトリ情報を取得
subprocess.Popen(["explorer", cwd + "\log" ], shell=True) #file open
# pandas のdate time編集
df['daytime'] = pd.to_datetime( file_name[0:4] + '/' + df['date'] + ' ' + df['time'])
# set up figure size
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
# X軸の値取得 - 共通部分
x1 = pd.to_datetime(df['daytime'])
for i in range (axis_len):
ax = fig.add_subplot(3,1,i+1)
if i == 0 : # 最初
ax.set_title(file_name[4:8] + ' vs pressure,temperature,humidity') # グラフ タイトル
if i == (axis_len - 1):
ax.set_xlabel("time") # x 軸 ラベル
else:
ax.axes.xaxis.set_ticklabels([]) #ラベル/テキストを非表示にする
y1 =pd.Series(df[axis_name[i]], dtype='float')
ax.plot(x1, y1) # 値のplot
ax.set_ylabel(axis_name[i]) # y 軸 ラベル
ax.grid(True) # grid 表示 ON
ax.legend([axis_name[i]]) # 凡例 を 表示
plt.xticks(rotation=45) # 軸のローテーション
plt.rcParams['figure.subplot.bottom'] = 0.25 #下端の調整
plt.show()
#画像の表示
fig.savefig("./log/" + file_name[4:8] +"_img.png")
sg.theme('SystemDefault')
layout = [
[sg.Image('./log/' + file_name[4:8] +'_img.png'),sg.Image("./log/" + file_name[4:8] + "dataframe.png")]
]
window = sg.Window('画像', layout=layout)
# イベントループ
while True:
event, values = window.read()
if event == sg.WIN_CLOSED:
break
window.close()
import PySimpleGUI as sg
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import ntpath
import os
import subprocess
import dataframe_image as dfi
# User Function
import gui_operation
# Get csv data from GUI
file_path = gui_operation.read_csv_file()
if file_path != "NULL": # run only selecting csv file,
# Variable setting
file_name = ntpath.basename(file_path)
axis_name = ['pressure','temperature','humidity']
axis_len = len(axis_name) # axis_name couont.
#絶対ディレクトリでファイル指定する。
df = pd.read_csv(file_path)
#保存先のディレクトリ作成
os.makedirs('log', exist_ok=True)
#group化し、describeの取得。
grouped = df.groupby('date')
for i in range (axis_len):
df_sescribe = grouped.describe()[axis_name[i]]
df_sescribe.insert(0, 'item',axis_name[i])
if i == 0 :
df_append = df_sescribe
else:
df_append = df_append.append(df_sescribe, ignore_index=True)
df_append.to_csv( "./log/" + file_name[4:8] + "_output_pd.csv", encoding="shift_jis")
dfi.export(df_append, "./log/" + file_name[4:8] + "dataframe.png")
# フォルダを開く
cwd = os.getcwd() #現在のディレクトリ情報を取得
subprocess.Popen(["explorer", cwd + "\log" ], shell=True) #file open
# pandas のdate time編集
df['daytime'] = pd.to_datetime( file_name[0:4] + '/' + df['date'] + ' ' + df['time'])
# set up figure size
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
# X軸の値取得 - 共通部分
x1 = pd.to_datetime(df['daytime'])
for i in range (axis_len):
ax = fig.add_subplot(3,1,i+1)
if i == 0 : # 最初
ax.set_title(file_name[4:8] + ' vs pressure,temperature,humidity') # グラフ タイトル
if i == (axis_len - 1):
ax.set_xlabel("time") # x 軸 ラベル
else:
ax.axes.xaxis.set_ticklabels([]) #ラベル/テキストを非表示にする
y1 =pd.Series(df[axis_name[i]], dtype='float')
ax.plot(x1, y1) # 値のplot
ax.set_ylabel(axis_name[i]) # y 軸 ラベル
ax.grid(True) # grid 表示 ON
ax.legend([axis_name[i]]) # 凡例 を 表示
plt.xticks(rotation=45) # 軸のローテーション
plt.rcParams['figure.subplot.bottom'] = 0.25 #下端の調整
plt.show()
#画像の表示
fig.savefig("./log/" + file_name[4:8] +"_img.png")
sg.theme('SystemDefault')
layout = [
[sg.Image('./log/' + file_name[4:8] +'_img.png'),sg.Image("./log/" + file_name[4:8] + "dataframe.png")]
]
window = sg.Window('画像', layout=layout)
# イベントループ
while True:
event, values = window.read()
if event == sg.WIN_CLOSED:
break
window.close()
defを別ファイルに定義してみたかったので、ファイルを選択する部分は、gui_operation.pyとして記述した。
ファイルを選択しなかった場合、event操作後は、InputTextにある文字、そうでない場合は、何も入らない。
event操作後の条件分岐で、csvファイルを選択したSubmit以外は、NULLとして出すようにし、データ処理をしないようにした。
import PySimpleGUI as sg
def read_csv_file():
# GUI color select
sg.change_look_and_feel('Light Blue 2')
layout = [[sg.Text('Data'),
sg.InputText(' file path',key='-file-'),
sg.FilesBrowse('Read file', target='-file-', file_types=(('csv file', '.csv'),))],
[sg.Submit(), sg.Cancel()]
]
# Make a window
window = sg.Window('Charting', layout)#window title
# Event operation
while True:
event, values = window.read() # Event read
if event in 'Submit':
Get_file = values['-file-'] # Get file path
if Get_file == ' file path':
Get_file = 'NULL'
break
else:
Get_file = 'NULL' # Get file path
break
window.close()
return Get_file
使用した入力ファイルの添付方法が分からなったため、ここには入れていません。
やり方わかったら、追記します。
Author And Source
この問題について(GUIで時系列データのグラフを作成してみた。), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/yutaka_m/items/bd0ce25430b120850bb6著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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