Index-Zeitstempel glänzend für Python ⇐ Python

[Anonymous]

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def prepare_dataframe(df):
df.rename(columns={
'Bomba Calor - Temperatura de Aire (°C)': 'temp_aire',
'Bomba Calor - Temperatura Entrada (°C)': 'temp_entrada',
'Bomba Calor - Temperatura Salida (°C)' : 'temp_salida',
'Bomba Calor - Estado Caldera 2 (estado)':'estado_caldera2',
'Bomba Calor - Estado Caldera 1 (estado)': 'estado_caldera1',
'Bomba Calor - Estado Bomba de Calor (estado)': 'estado_bomba_calor'
}, inplace=True, errors='ignore')

if 'timestamp' in df.columns:
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], format="%d-%m-%y %H:%M").astype("datetime64[s]")
# Se establece el 'timestamp' como índice para poder filtrar
df.set_index('timestamp', inplace=True)

df.sort_index(inplace=True)
elif 'Fecha' in df.columns and 'Hora' in df.columns:

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['Fecha'] + ' ' + df['Hora'], format="%d-%m-%y %H:%M").astype("datetime64[s]")

df.set_index('timestamp', inplace=True)

df.sort_index(inplace=True)

final_columns = [
'temp_aire', 'temp_entrada', 'temp_salida',
'estado_caldera2', 'estado_caldera1', 'estado_bomba_calor'
]
existing_columns = [col for col in final_columns if col in df.columns]

return df[existing_columns]

def load_data(source="csv", file_path="caldera_comepa.csv"):
if source == "csv":
# Lógica de carga del CSV
df_crudo = pd.read_csv(file_path)
#proximamente
#elif fuente == "elastic":

df_clean = prepare_dataframe(df_crudo)
return df_clean

Hallo Leute, ich würde gerne wissen, ob das, was ich mache, eine gute Vorgehensweise ist, weil ich die Spalten umbenenne, weil der Name sehr lang ist, außerdem lege ich den Zeitstempel als Index fest, um die Daten einfach zu filtern. Sie können sich das CSV-Beispiel unten ansehen, wie Sie sehen können, ist es eine CSV-Datei im Breitformat, aber ich würde gerne wissen, ob ich das in ein Langformat ändern kann, da ich auf diese Weise eine Grafik mit rendern kann die Plotly-Bibliothek. Nachdem ich schließlich mit einer CSV-Datei gearbeitet habe, möchte ich diese mithilfe von Elasticsearch in eine Datenbank migrieren, also möchte ich eine Funktion erstellen, die eine CSV-Datei oder Elasticsearch liest

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Fecha,Hora,Bomba Calor - Temperatura de Aire (°C),Bomba Calor - Temperatura Entrada (°C),Bomba Calor - Temperatura Salida (°C),Bomba Calor - Estado Caldera 2 (estado),Bomba Calor - Estado Caldera 1 (estado),Bomba Calor - Estado Bomba de Calor (estado)
04-10-25,00:01,22.2,63.4,63.4,0.0,0.0,0.0
04-10-25,00:11,21.9,61.8,61.7,0.0,0.0,0.0
04-10-25,00:21,21.7,60.3,60.3,0.0,0.0,0.0