从分组数据框中获取用户输入并绘制图表

Posted 2023-03-11

【中文标题】从分组数据框中获取用户输入并绘制图表

【英文标题】：take user input from a grouped dataframe and plot graph

【发布时间】：2021-01-08 10:28:14

【问题描述】：

我有 CSV 数据，其中包含 IP 地址和相应的时间戳。这个我已经安排在一个数据框中

        IP_Address                Time
       1xx.1xx.1xx.xx        2020-06-30 23:48:37
       1xx.6x.2xx.1xx        2020-06-30 23:48:37
            ...                 ...
       xx.2xx.xxx.xx         2020-07-01 06:25:42

我想绘制一个特定 IP 地址的图表，取自用户作为输入，然后绘制它在不同时间间隔内被命中的次数。含义，对于给定的 IP 地址：

在 X 轴上，我想要调用 IP 时的不同时间戳

在 Y 轴上，我想要在 X 轴上的给定时间值内调用 IP 的次数。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""

import csv
import pandas as pd
import datetime
#from time import mktime
from datetime import datetime

# read the CSV file using csv.reader method of CSV module and print the lines in a list
with open ('File1_csv.txt') as csvfile:

    readCSV = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

    ipaddress = []
    time = []
    for lines in readCSV:
        #(lines[1] , lines[18] , lines[20])
        ipaddress.append(lines[20])
        dt_object = datetime.fromtimestamp(int(lines[1]))
       # dt_object1=dt_object.strftime("%d %m %Y")
      #  print("dt_object =" , dt_object1)
        #print("type(dt_object) =" , type(dt_object))
        time.append(dt_object)

    #print(ipaddress)
    #print(time)

#from pandas import DataFrame
df = pd.DataFrame ('IP_Address' : ipaddress  , 'Time' : time)
print(df)
x = df['Time'].value_counts()
print(x)
y = df['IP_Address'].value_counts()
print(y)

input_ip = input("Enter the IP Address to see the number of pings")
print(input_ip)

import matplotlib as plot

#df_graph = pd.DataFrame ('Time' : time  , 'Date Count' : df['Time'].value_counts())
#df['Time'].value_counts()[:20].plot(x ='Time', y='IP Address Hits',kind='bar')
#df['IP_Address'].value_counts()[:20].plot(x = 'IP' , y = 'IP Address Hits' , kind ='bar')
df['input_ip'].plot(x = 'IP' , y = 'IP Address Hits' , kind ='bar')

    #gb = df.groupby(ipaddress).count()
    #print(df)
#print(df_graph) code here

【问题讨论】：

还有什么问题？

那么你需要按 ip 对数据进行分组，然后遍历每个组并绘制数据

df[df.eq(input_ip).any(1)] 此语句无需group by

即可工作

【参考方案1】：

df[df.eq(input_ip).any(1)] 这个语句不需要 group by 就可以工作