[파이썬] 문제 : 일단위, 초단위 데이터 처리

(문제)

파이썬으로 데이타베이스로 저장 하려고 하는데

아래 와같이 적용 하면 문제가 없는지 질문 합니다.

잘못된 코드가 들어가면 안돼는 상황이라

먼저 고수님에게 물어봅니다.

 

아래 코드를 보시면

일일 데이터도 필요하고

초단위의 데이터도 필요합니다.

아래와 같이 하면 문제가 없을까요..?

고수님 부탁드립니다.

today_신호 = [a, b, c]

df = 신호_item['yt_신호'].copy()

# 과거 데이터에 금일로 데이터 추가
df.loc[datetime.now().strftime('%Y%m%d')] = today_신호

# 과거 데이터에 금일 초단위로 저장
df.loc[datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')] = today_신호

위와 같이 하면 디비에서 충돌하지 않는지.

아니면
다른 방버으로 저장하는 방법이 있는지.

 

 

(방법)

먼저 데이터베이스라고 하신 이유를 모르겠어요.

코드상으로 봤을때 df 인데, 이건 pandas DataFrame일 것으로 보입니다.

뭐, 이것도 데이터베이스라고 볼 수 있겠지만 일반적으로 데이터베이스라고 부르지는 않습니다.

이렇게 하시는 이유가 파일로 저장하고, 다시 그 파일을 pandas Dataframe 으로 읽으려고 하는 건가요?

​

그리고, today_신호는 리스트 [a, b, c] 로 되어 있는데

그런데 일단위, 초단위로 같은 데이터를 df로 만듭니다.

예를 들기 위해서 그렇게 적으신 거고, 실제는 초단위 데이터가 다르다면 문제 없습니다.

그냥 pandas Dataframe으로 봤을때 사용하신 코드는 문제 없습니다.

​

아래 코드와 같이 시초, 또는 날짜를 key로 해서 신호 리스트9[a, b,c]와 같이 데이터가 들어 가게 될 겁니다.

여기서는 같은 날짜이기 때문에 yyymmdd로 되어 있는 데이터는 계속 하나만 들어있겠죠.

만약 이렇게 한다면 날짜데이터와 초단위 데이터를 구분할 별도 컬럼을 만들어 주시는게 좋겠죠.

저라면 날데이터와 초단위 데이터를 별도 df로 만들것 같구요.

그래야 chart를 그리던 계산하던 편할 겁니다.

import datetime
import pandas as pd
import random
import time

df = pd.DataFrame(columns=range(1))
df.columns = ['value']

for i in range(10):
    today_data = [random.randint(1,100), random.randint(1,100), random.randint(1,100)]
    print(today_data)
    df.loc[datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')] = [today_data]
    df.loc[datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')] = [today_data]

    time.sleep(1)

어떤게 데이터를 사용하려고 하는지에 따라 다르게 구성하게 됩니다. 문의 하신 내용이나 코드상으로 봤을때 그런 내용이 없아서 더 말씀을 못 드리겠네요.

 

지금 보니 데이터도 리스트[a,b,c]로 저장하지 말고 분리해서 별도 컬럼으로 만들면 좋을 것 같아요.
v1,v2,v3 컬럼과 같이 해서 관리함면 각 값들간의 계산등에도 편리합니다.

import datetime
import pandas as pd
import random
import time

df = pd.DataFrame(columns=range(3))
df.columns = ['v1','v2','v3']

for i in range(10):
today_data = [random.randint(1,100), random.randint(1,100), random.randint(1,100)]
print(today_data)
df.loc[datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')] = [today_data[0], today_data[1], today_data[2]]
df.loc[datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')] = [today_data[0], today_data[1], today_data[2]]

time.sleep(1)
--------------------------------
v1 v2 v3
20221029_202418 45 50 56
20221029 73 1 73
20221029_202419 83 29 39