將數據表轉置為時間序列表

Question

我想知道如何將我的數據（1 行 = 參數）轉換為時間序列（1 行 = 1 個日期時間）

我希望將值按日期時間（索引）分組，然后每個 TagName 有 1 列，以便將值作為表值

#df = my sample of data
df = pd.DataFrame(data= csv, columns = ['DateTime','TagName','Value'])
df.pivot_table(index='DateTime',columns='TagName',values='Value',aggfunc=np.mean)

原始數據：

1

我的 output 與 pivot_table：

2

謝謝你的幫助。

我的數據樣本：

{'DateTime': {0: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​1: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​2: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​3: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​4: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​5: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​6: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​7: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​8: '2021-10-23 10:14:29.7270000',
 ​9: '2021-10-23 10:14:29.7270000'},
​'TagName': {0: 'DepollutionEntree.ChemineeOuvert',
 ​1: 'DepollutionEntree.ConsigneDepol',
 ​2: 'DepollutionEntree.TempForming',
 ​3: 'DepollutionSortie.ChemineeOuvert',
 ​4: 'DepollutionSortie.ConsigneDepol',
 ​5: 'DepollutionSortie.TempForming',
 ​6: 'Etuve.DebitGaz',
 ​7: 'FibrageB1_DebitEauDilution.PV',
 ​8: 'FibrageB2_DebitEauDilution.PV',
 ​9: 'FibrageB3_DebitEauDilution.PV'},
​'Value': {0: '0',
 ​1: '45',
 ​2: '59',
 ​3: '0',
 ​4: '66',
 ​5: '62',
 ​6: '6492604',
 ​7: '920.399963378906',
 ​8: '920.039978027344',
 ​9: '912'}}

Answer 1

嘗試使用pivot ：

output = df.pivot("DateTime", "TagName", "Value")

>>> output 
TagName                     DepollutionEntree.ChemineeOuvert  ... FibrageB3_DebitEauDilution.PV
DateTime                                                      ...                              
2021-10-23 10:14:29.7270000                                0  ...                           912

[1 rows x 10 columns]