Reformater les données
À partir des données recueillies dans l’exercice précédent, vous voyez que vous avez des données pour deux zones différentes, area1 et area2.
Pour comparer et analyser facilement ces données, vous devriez placer chaque appareil dans sa propre colonne.
Pour charger les données, vous spécifiez vos propres noms de colonnes, puisque vous ne les avez pas enregistrés avec les données.
Après le chargement, vous devez convertir l’horodatage. Celui-ci est en millisecondes ; il faut donc l’indiquer à to_datetime en spécifiant unit="ms".
Vous effectuez un pivot des données, puis vous les rééchantillonnez à des intervalles d’une minute, car pour cet ensemble de données, une analyse plus détaillée n’aurait pas de sens.
Cet exercice fait partie du cours
Analyzing IoT Data in Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Replace the timestamp with the parsed timestamp
df['ts'] = pd.____(df["ts"], ____=____)
print(df.head())