.datファイルを操作して累積データをプロットする

Question

ファイル番号.datのファイルから数量をプロットしたい場合は、ファイルの#time列が0から70まで拡張されていますが、データ（この場合、原子力エネルギー）を25〜35秒の間で調べます。

私は時間の列とそれに対応する他の列を操作して、必要な期間だけデータを記録しプロットする方法があるのだろうかと思っていました。

私はすでに0-70sのために私のために仕事をしていくつかのコードを持っている：ここでは

import matplotlib 
matplotlib.use('Agg') 

import os 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import string 
import math 



# reads from flash.dat 
def getQuantity(folder, basename, varlist): 

     # quantities[0] should contain only the quantities of varlist[0]   
     quantities =[] 
     for i in range(len(varlist)): 
       quantities.append([]) 

     with open(folder + "/" + basename + ".dat", 'r') as f: # same as f = open(...) but closes the file afterwards. 

       for line in f: 
         if not ('#' or 'Inf') in line: # the first line and restarting lines look like this. 

            for i in range(len(varlist)): 
             if(varlist[i]==NUCLEAR_ENERGY and len(quantities[i])>0): 
               quantities[i].append(float(line.split()[varlist[i]])+quantities[i][-1]) 
             else: 
               quantities[i].append(float(line.split()[varlist[i]])) 


     return quantities 
# end def getQuantity 

#create plot 
plt.figure(1) 

TIME = 0 

NUCLEAR_ENERGY = 18 

labels = ["time", "Nuclear Energy"] 


flashFolder1 = '/home/trina/Pictures' # should be the flash NOT the flash/object folder. 
lab1 = '176' 


filename = 'flash' # 'flash' for flash.dat 
nHorizontal = 1 # number of Plots in Horizontal Direction. Vertical Direction is set by program. 
outputFilename = 'QuantityPlots_Nuclear.png' 

variables = [NUCLEAR_ENERGY] 


#Adjustments to set the size 
nVertical = math.ceil(float(len(variables))/nHorizontal) # = 6 for 16 = len(variables) & nHorizontal = 3. 
F = plt.gcf()   #get figure 
DPI = F.get_dpi() 
DefaultSize = F.get_size_inches() 
F.set_size_inches(DefaultSize[0]*nHorizontal, DefaultSize[1]*nVertical)  #build no of subplots in figure 

variables.insert(0,TIME) # time as needed as well 
data1 = getQuantity(flashFolder1, filename, variables) 
time1 = np.array(data1[0])  #time is first column 



for n in [n+1 for n in range(len(variables)-1)]: #starts at 1 
     ax=plt.subplot(nVertical, nHorizontal, n) #for example (6,3,0 to 15) inside loop for 16 variables 
     if (min(data1[n])<0.0 or abs((min(data1[n]))/(max(data1[n])))>=1.e-2): 
       plt.plot(time1, data1[n],label=lab1) #, label = labels[variables[n]]) 
       legend = ax.legend(loc='upper right', frameon=False) 

     else: 
       plt.semilogy(time1, data1[n],label=lab1) #, label = labels[variables[n]]) 
       legend = ax.legend(loc='upper right', frameon=False) 

plt.savefig(outputFilename) 

は、私は、このコードから生成することができた図である。

とあなたのために便利な私はまた、.datファイルを共有しています：

https://www.dropbox.com/s/w4jbxmln9e83355/flash.dat?dl=0

あなたの提案は非常に高く評価されています。

Answer 1

UPDATE：プロット累積原子力エネルギー：

x = df.query('25 <= time <= 35').set_index('time') 
x['cum_nucl_energy'] = x.Nuclear_Energy.cumsum() 
x.cum_nucl_energy.plot(figsize=(12,10)) 

旧答え：使用

パンダモジュール

import pandas as pd 
import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 

matplotlib.style.use('ggplot') 

fn = r'D:\temp\.data\flash.dat' 
df = pd.read_csv(fn, sep='\s+', usecols=[0, 18], header=None, skiprows=[0], na_values=['Infinity']) 
df.columns=['time', 'Nuclear_Energy'] 
df.query('25 <= time <= 35').set_index('time').plot(figsize=(12,10)) 
plt.show() 
plt.savefig('d:/temp/out.png') 

結果：

説明：私は `原子力Energy`列...あなたがプロットしたいんどのような列を見つけることができませんでした

In [43]: pd.options.display.max_rows 
Out[43]: 50 

In [44]: pd.options.display.max_rows = 12 

In [45]: df 
Out[45]: 
       time Nuclear_Energy 
0  0.000000e+00 0.000000e+00 
1  1.000000e-07 -4.750169e+29 
2  2.200000e-07 -5.699325e+29 
3  3.640000e-07 -6.838392e+29 
4  5.368000e-07 -8.206028e+29 
5  7.441600e-07 -9.837617e+29 
...    ...    ... 
10210 6.046702e+01 7.160630e+44 
10211 6.047419e+01 7.038907e+44 
10212 6.048137e+01 6.934600e+44 
10213 6.048856e+01 6.847015e+44 
10214 6.049577e+01 6.765220e+44 
10215 6.050298e+01 6.661930e+44 

[10216 rows x 2 columns] 

In [46]: df.query('25 <= time <= 35') 
Out[46]: 
      time Nuclear_Energy 
4534 25.001663 1.559398e+43 
4535 25.006781 1.567793e+43 
4536 25.011900 1.575844e+43 
4537 25.017021 1.583984e+43 
4538 25.022141 1.592015e+43 
4539 25.027259 1.600200e+43 
...   ...    ... 
6521 34.966427 8.181516e+41 
6522 34.972926 8.538806e+41 
6523 34.979425 8.913695e+41 
6524 34.985925 9.304403e+41 
6525 34.992429 9.731310e+41 
6526 34.998941 1.019862e+42 

[1993 rows x 2 columns] 

In [47]: df.query('25 <= time <= 35').set_index('time') 
Out[47]: 
      Nuclear_Energy 
time 
25.001663 1.559398e+43 
25.006781 1.567793e+43 
25.011900 1.575844e+43 
25.017021 1.583984e+43 
25.022141 1.592015e+43 
25.027259 1.600200e+43 
...     ... 
34.966427 8.181516e+41 
34.972926 8.538806e+41 
34.979425 8.913695e+41 
34.985925 9.304403e+41 
34.992429 9.731310e+41 
34.998941 1.019862e+42 

[1993 rows x 1 columns]