将嵌套字典转换为 pandas dataframe 并绘图

Question

我有一个监听器，它通过以下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，我可以使用 plot 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)

它产生一个 dataframe 和 plot ：

所以我的问题是，我将如何备份一个级别并从字典listener.recorded生成一个数据框/绘图，以便每个唯一的 id 都正确地绘制一个图例？ 我自己似乎无法完全到达那里......

Answer 1

您可以使用 pd.concat 创建pd.concat ，重置索引，然后正常使用 Altair。 这是一个简短的示例，其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',
)