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deviceid dataobjectname aggregation timestamp assetid charttype datatype qualityratio unit value
15852256 TG10129 A_phsC none 2018-02-02 14:16 1 S1 Line Double 1.000000 Ampere 8.460000e+02
15852255 TG10129 A_phsC none 2018-02-02 14:16 1 S1 Line Double 1.000000 Ampere 8.380000e+02
(...)
27 BM10128 AbsReactPh2 mean_900000 2018-10-12 00:15 2 S2 Line Double 0.955551 Farad 2.430000e-10
26 BM10128 AbsReactPh2 mean_900000 2018-10-12 03:00 2 S2 Line Double 0.944449 Farad 2.430000e-10
(..)
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dataobjectname
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dataobjectname = [A_phsC, (...), AbsReactPh2]
Es gelingt mir allerdings nie so, wie ich es gerne hätte. Am besten gefällt mir nochdf.T
df.pivot_table
pd.melt
und reshape()
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pd.pivot_table(example, index = ["assetname", "deviceid", "timestamp"], columns = "dataobjectname", values = "value").reset_index()
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dataobjectname deviceid timestamp A_phsA (...) AbsReactPh2
Oder habt Ihr eine bessere Idee?