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#pandas #python#数据标注 pd.crosstab()

题目:

device_status.txt 存储了工业互联网平台上收集的设备运行状态数据,数
据中有以下内容:
device_id:设备编号,字符串类型,长度为 8
status_time:状态时间,日期时间类型,格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss
status_code:状态码,整数类型,取值为 0、1、2、3 中的一个,分别表示
正常、警告、故障、停机
使用 python 程序读取 device_status.txt,计算每一种设备的警告、故障、
停机状态码出现的次数,分别记为 A、B、C,如果 A+B+C 的次数超出系统提前设
定的某个阈值 X,则将该设备的运行状态打上标签“不稳定”,否则将该设备的
运行状态打上标签“正常”。
import pandas as pd
import matplotlib as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedf = pd.read_csv("device_status.txt",sep=",",names=["device_id","device_status"])
status_map = {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C'}
status_counts = pd.crosstab(index=df['device_id'],columns=df['device_status'].replace(status_map),colnames=['status_type']).reindex(columns=['A', 'B', 'C'], fill_value=0)
status_counts['total'] = status_counts.sum(axis=1)
status_counts['status'] = np.where(status_counts['total'] > 2,'不稳定','正常')print(status_counts)

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