Reformater les données
D'après les données recueillies dans l'exercice précédent, vous avez des données pour 2 zones différentes, area1 et area2.
Pour comparer et analyser ces données plus facilement, vous devriez placer chaque appareil dans sa propre colonne.
Pour charger les données, vous allez préciser vos propres noms de colonnes, puisque vous ne les avez pas enregistrés avec les données.
Après le chargement, vous devez convertir l'horodatage. L'horodatage est en millisecondes; il faut donc l'indiquer à to_datetime en précisant unit="ms".
Vous effectuez un pivot des données et vous les rééchantillonnez à des intervalles d'1 minute, puisque pour cet ensemble de données, une analyse plus détaillée n'aurait pas de sens.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de données IoT avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Replace the timestamp with the parsed timestamp
df['ts'] = pd.____(df["ts"], ____=____)
print(df.head())