前回の続き。
Keen IOから取得した自家発電量データでピボットテーブルを生成すると、以下のようになりました。
In [24]: data_p.head(3)
Out[24]:
label Amp Hours Array Current Array Voltage ?
timestamp
2016-05-06T00:03:06.020Z 23811.1 1.994629 54.019775
2016-05-06T00:13:06.221Z 23811.8 1.735840 53.349609
2016-05-06T00:23:06.417Z 23812.6 2.321777 53.986816
label Battery Voltage Charge Current ?
timestamp
2016-05-06T00:03:06.020Z 24.691772 4.606934
2016-05-06T00:13:06.221Z 24.697266 4.064941
2016-05-06T00:23:06.417Z 24.686279 5.280762
label Heat Sink Temperature Kilowatt Hours ?
timestamp
2016-05-06T00:03:06.020Z 29 382
2016-05-06T00:13:06.221Z 30 382
2016-05-06T00:23:06.417Z 30 382
label Target Voltage
timestamp
2016-05-06T00:03:06.020Z 28.597412
2016-05-06T00:13:06.221Z 28.597412
2016-05-06T00:23:06.417Z 28.597412
これを単純にグラフ化すると、以下のようになります。
In [36]: data_p.plot()
In [37]: sns.plt.savefig("data_p_all.png")
各データの単位が異なる上、indexにしたtimestampが単純なstringなので、見苦しい…。その上、もしindex間の時間の間隔が一定でない場合にも、時間軸を一定間隔としてプロットしてしまうので、ちょっとよろしくないです。
ということで、まずはtimestampを何とかします。
pandasにはDatetimeIndexという、datetimeのサブクラスが用意されています。
Init signature: pd.DatetimeIndex(self, /, *args, **kwargs)
Docstring:
Immutable ndarray of datetime64 data, represented internally as int64, and
which can be boxed to Timestamp objects that are subclasses of datetime and
carry metadata such as frequency information.
DataFrameのindexオブジェクトに用意されているto_datetime()メソッドを呼んで、DatetimeIndex型データに変換します。
In [57]: data_p.index
Out[57]:
Index(['2016-05-06T00:03:06.020Z', '2016-05-06T00:13:06.221Z',
'2016-05-06T00:23:06.417Z', '2016-05-06T00:33:06.611Z',
'2016-05-06T00:43:06.838Z', '2016-05-06T00:53:07.010Z',
'2016-05-06T01:03:07.203Z', '2016-05-06T01:13:07.407Z',
'2016-05-06T01:23:10.778Z', '2016-05-06T01:33:07.798Z',
...
'2016-05-08T19:44:26.963Z', '2016-05-08T19:54:27.169Z',
'2016-05-08T20:04:27.361Z', '2016-05-08T20:14:27.547Z',
'2016-05-08T20:24:27.748Z', '2016-05-08T20:34:27.958Z',
'2016-05-08T20:44:28.142Z', '2016-05-08T20:54:28.567Z',
'2016-05-08T21:14:28.744Z', '2016-05-08T21:24:28.943Z'],
dtype='object', name='timestamp', length=399)
In [58]: data_p.index.to_datetime()
Out[58]:
DatetimeIndex(['2016-05-06 00:03:06.020000+00:00',
'2016-05-06 00:13:06.221000+00:00',
'2016-05-06 00:23:06.417000+00:00',
'2016-05-06 00:33:06.611000+00:00',
'2016-05-06 00:43:06.838000+00:00',
'2016-05-06 00:53:07.010000+00:00',
'2016-05-06 01:03:07.203000+00:00',
'2016-05-06 01:13:07.407000+00:00',
'2016-05-06 01:23:10.778000+00:00',
'2016-05-06 01:33:07.798000+00:00',
...
'2016-05-08 19:44:26.963000+00:00',
'2016-05-08 19:54:27.169000+00:00',
'2016-05-08 20:04:27.361000+00:00',
'2016-05-08 20:14:27.547000+00:00',
'2016-05-08 20:24:27.748000+00:00',
'2016-05-08 20:34:27.958000+00:00',
'2016-05-08 20:44:28.142000+00:00',
'2016-05-08 20:54:28.567000+00:00',
'2016-05-08 21:14:28.744000+00:00',
'2016-05-08 21:24:28.943000+00:00'],
dtype='datetime64[ns, UTC]', length=399, freq=None)
In [59]: data_p.index = data_p.index.to_datetime()
In [60]: data_p.head(3)
Out[60]:
label Amp Hours Array Current Array Voltage ?
2016-05-06 00:03:06.020000+00:00 23811.1 1.994629 54.019775
2016-05-06 00:13:06.221000+00:00 23811.8 1.735840 53.349609
2016-05-06 00:23:06.417000+00:00 23812.6 2.321777 53.986816
label Battery Voltage Charge Current ?
2016-05-06 00:03:06.020000+00:00 24.691772 4.606934
2016-05-06 00:13:06.221000+00:00 24.697266 4.064941
2016-05-06 00:23:06.417000+00:00 24.686279 5.280762
label Heat Sink Temperature Kilowatt Hours ?
2016-05-06 00:03:06.020000+00:00 29 382
2016-05-06 00:13:06.221000+00:00 30 382
2016-05-06 00:23:06.417000+00:00 30 382
label Target Voltage
2016-05-06 00:03:06.020000+00:00 28.597412
2016-05-06 00:13:06.221000+00:00 28.597412
2016-05-06 00:23:06.417000+00:00 28.597412
これをプロットすると…
横軸はいい感じになりましたが、相変わらずデータ毎の単位が違いすぎて、グラフから何も読み取れません。
単位毎にデータを取り出してプロットします。まずは電圧値。
In [67]: data_p_v = data_p[[col for col in data_p.columns if "Voltage" in col]]
In [68]: data_p_v.plot()
In [69]: sns.plt.savefig("voltages.png")
これをプロットすると…
ようやく見えてきました。Array Voltageは太陽光パネルの電圧、Battery Voltageは蓄電池の電圧、Target Voltageは蓄電池の電圧の目標値です。
次に電流値。
In [70]: data_p_a = data_p[[col for col in data_p.columns if "Current" in col]]
In [71]: data_p_a.plot()
In [72]: sns.plt.savefig("currents.png")
これをプロットすると…
Array Currentは太陽光パネルがチャージコントローラに供給する電流量、Charge Currentはチャージコントローラが{Arrary Voltage}-{Battery Voltage}の電圧差分をMPPT方式で変換した分の電流を加算した値です。
グラフにプロットするだけで解析していないので、今度は季節毎や年毎の傾向を見てみたりしたいですね。
