将嵌套字典转换为 pandas 数据框并绘图

Question

我有一个侦听器，它以下列方式不断记录收到的消息 --

class Listener:

    recorded = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

    def on_message_received(self, msg):
        self.recorded[msg.id]["timestamp"].append(msg.timestamp)
        self.recorded[msg.id]["data"].append(msg.data)

可以假设时间戳和数据都是浮点数。

对于单个 id，我可以用 --

绘制数据

import altair as alt
import pandas as pd
import streamlit as st

listener = Listener()

plt, frame = st.empty(), st.empty()

def plot():
    c = listener.recorded.copy()
    df = pd.DataFrame.from_dict(c[100]) # using id: 100 as an example
    chart = alt.Chart(df).mark_line().encode(x="timestamp", y="data")
    frame.write(df)
    plt.altair_chart(chart)

生成数据框和绘图：

所以我的问题是，我如何备份关卡并从字典 listener.recorded 中生成 dataframe/plot，以便每个唯一 ID 都正确绘制图例？我似乎无法独自到达那里...

Answer 1

您可以使用 pd.concat 创建数据框，重置索引，然后正常使用 Altair。这是一个简短的示例，其中的数据类似于您正在生成的字典：

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(1701)

data = {
  100: {'timestamp': pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='D'),
        'data': np.random.randint(0, 100, 10)},
  200: {'timestamp': pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='D'),
        'data': np.random.randint(0, 100, 10)},
  300: {'timestamp': pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='D'),
        'data': np.random.randint(0, 100, 10)},
}

df = pd.concat({k: pd.DataFrame(d) for k, d in data.items()})
df = df.reset_index(0).rename({'level_0': 'id'}, axis=1)
alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x='timestamp:T',
    y='data:Q',
    color='id:N',
)

将嵌套字典转换为 pandas 数据框并绘图

Converting nested dictionary to pandas dataframe and plotting

python

pandas

altair

streamlit