<div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div> Moin!<br><br></div>Theoretisch einfach:<br><br></div><div>myframe.groupby('offset').count().plot()<br><br>hab hier mal "count" als Reduktion gewählt. Weiß nicht genau, was Du machen willst (ob zählen, summieren, mittelwert o.ä.).<br></div></div>Wenn das so nicht geht schau Dir mal pandas.pivot_table an. Dort kannst Du Daten zusammenfassen lassen.<br><br></div><div>groupby erzeugt eine Art iterator über die gruppierten Daten, der danach für eine Reduktion der Gruppe auf eine Zahl weiter verwendet wird.<br></div><div>Pivot_table macht im Prinzip das gleiche nur dass das Ergebnis die Tabelle ist.<br></div><br></div>Beste Grüße<br><br></div> Henning<br><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Christopher Arndt <<a href="mailto:chris.arndt@web.de">chris.arndt@web.de</a>> schrieb am Fr., 11. März 2016 um 17:36 Uhr:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Da es hier doch so viele pandas Spezialisten gibt, kann mir jemand,<br>
bevor ich mich kurz vor dem Wochenende noch durch Tutorials wühlen muss,<br>
eine Tipp geben?<br>
<br>
Ich habe folgenden DataFrame, der auf dem peerstats-Dateien eines<br>
NTP-Servers basiert:<br>
<br>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'><br>
Int64Index: 15259 entries, 0 to 15258<br>
Data columns (total 9 columns):<br>
timestamp     15259 non-null datetime64[ns]<br>
day           15259 non-null int64<br>
seconds       15259 non-null float64<br>
address       15259 non-null object<br>
status        15259 non-null int64<br>
offset        15259 non-null float64<br>
delay         15259 non-null float64<br>
dispersion    15259 non-null float64<br>
skew          15259 non-null float64<br>
dtypes: datetime64[ns](1), float64(5), int64(2), object(1)<br>
<br>
Nun möchte ich einen Zeitverlaufs-Plot gruppiert nach address von offset<br>
haben. Wie geht das quick-and-dirty?<br>
<br>
<br>
Gruß, Chris<br>
________________________________________<br>
<br>
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