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Nueva entrada en un dataframe está eliminando la entrada anterior en pandas.

26 Jul, 2023 Programación

En este código, estoy tratando de generar datos de nivel de agua por minuto para todo un día, luego almacenar esos datos en un marco de datos de pandas. Sin embargo, cuando intento hacerlo, los nuevos datos en el marco de datos borran los anteriores y al final en el marco de datos solo queda un valor.

filling = 10/6
emptyrate = 5/6
current_level = 60
start_date = '11/01/01'
end_date = '11/02/01'
start = datetime.strptime(start_date, "%y/%d/%m")
end = datetime.strptime(end_date, "%y/%d/%m")

# generando valores aleatorios para determinar el estado del motor

now = start
workdate = now.date()
nowtime = now.time()

endt = end
ktime = end

# generando nivel aleatorio de agua en el tanque

print(current_level)

def fill():
    global now
    global workdate
    global nowtime
    global ktime
    global current_level
    global flag

while x == 'on' and current_level <= 450:
    Data = {'time':now,'status':x,'level':current_level}
    df = pd.DataFrame(Data, index = [0])

    print(current_level)  
    current_level += filling
    current_level = round(current_level,2)
    now = now + timedelta(minutes = 1)
    nowtime = now.time()
    workdate = now.date

    if now == ktime:
        Data = {'time':now,'status':'on','level':current_level}
        df = pd.DataFrame(Data,index = [0])
        print("true")
        flag = 'red'
        break
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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    El problema en este código es que el DataFrame df de pandas se está sobrescribiendo en cada iteración del bucle while, en lugar de ser agregado con los nuevos datos. Para resolver este problema, podemos crear un DataFrame vacío fuera del bucle y usar el método append() para agregar nuevas filas en cada iteración.

    Aquí está el código modificado:

    filling = 10/6
emptyrate = 5/6
current_level = 60
start_date = '11/01/01'
end_date = '11/02/01'
start = datetime.strptime(start_date, "%y/%d/%m")
end = datetime.strptime(end_date, "%y/%d/%m")

# creando un DataFrame vacío con las columnas requeridas
df = pd.DataFrame(columns=["time", "status", "level"])

# generando valores aleatorios para determinar el estado del motor
now = start
workdate = now.date()
nowtime = now.time()

endt = end
ktime = end  

# generando nivel aleatorio de agua en el tanque 
print(current_level)

def fill():
    global now
    global workdate
    global nowtime
    global ktime
    global current_level
    global flag

    while x == 'encendido' and current_level <= 450:
        # creando un diccionario de nuevos datos
        data = {'time': now, 'status': x, 'level': current_level}
        # agregando la nueva fila al DataFrame
        df = df.append(data, ignore_index=True)

        print(current_level)  
        current_level += filling
        current_level = round(current_level, 2)
        now = now + timedelta(minutes=1)
        nowtime = now.time()
        workdate = now.date

        if now == ktime:
            data = {'time': now, 'status': 'encendido', 'level': current_level}
            # agregando la última fila al DataFrame
            df = df.append(data, ignore_index=True)
            print("verdad")
            flag = 'rojo'
            break

    Ahora la nueva fila de datos se agrega al DataFrame en cada iteración, y las filas anteriores se conservan.

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