Python通過Pandas解析邏輯分析儀導出的CSV數據
- 腳本要解決的問題
- Python代碼
- 備注:
腳本要解決的問題
為方便分析邏輯分析儀導出的csv數據, 簡單做了個轉換工具。。。
邏輯分析儀導出的csv數據是根據時間戳逐行排序，很難分析一個完整的幀數據，
例如下圖：
下圖邏輯分析儀工具導出的csv數據有3w多行，沒辦法直接通過該文件對數據幀進行分析，而且重點是。。。看時間長了太費眼！
所以通過Pandas簡單對數據做些行列變換，好方便查看與分析數據、
Python代碼
Python腳本如下：
import
pandas
as
pd
import
numpy
as
np
import
time
def
WritetoFile
(
FileName
,
Data
)
:
#fileName= 'record.txt'
with
open
(
FileName
,
'w'
)
as
record
:
strr
=
"\n"
content
=
strr
.
join
(
Data
)
record
.
write
(
content
+
'\n'
)
print
(
'Data processing.... pls. wait and make sure rename input file to input.csv..'
)
df
=
pd
.
read_csv
(
'input.csv'
,
low_memory
=
False
)
data
=
df
.
set_index
(
[
'Packet ID'
,
'Address'
,
'Read/Write'
,
'ACK/NAK'
,
'Time [s]'
]
)
st
=
data
.
unstack
(
)
print
(
st
)
print
(
'Finish processing, now create result file....'
)
st
.
to_csv
(
'result.csv'
)
st
.
to_csv
(
'resultTag.txt'
,
sep
=
' '
)
print
(
'All Done!, please check resultTag.txt and result.csv'
)
print
(
'this window will close after 5s'
)
time
.
sleep
(
5
)
轉換結果txt版本為：
轉換結果csv版本為：
這樣看起來就方便多了， 其中txt里是為了方便數據搜索,而result. csv里才是詳細數據。 (txt需要用NotePad++打開格式才正確)
備注:
執行過程中主要是靠python的Data重組運算, 如果數據量較大,可能需要等待一段時間,并占用大量內存。。。 我實測的7w多行數據總共大概要等十分鐘, 所以還是盡量去掉無用數據,
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