Блог

1. Мой журнал сохраняется в виде списка в следующем формате:

log = [can.Message(временная метка = 1551734911.0096931, arbitration_id= 0x14ff0065, extended_id= True, канал = 2, dlc = 8, данные = [0xf4, 0x7c, 0x89, 0x35, 0x28, 0xf, 0xea, 0xe]), can.Message(временная метка = 1551734911.0102572, arbitration_id =0x14ff0165,extended_id=True, канал = 2, dlc = 8, данные =[0x40, 0x14, 0x0, 0x36, 0xd0, 0x39, 0x60, 0x22]), can.Message(временная метка = 1551734911.0108252, арбитражный идентификатор = 0x14ff0265, extended_id=True, канал = 2, dlc = 8, данные =[0x80, 0x35, 0x9, 0xf, 0x8c, 0x0, 0x0, 0x0]), can.Message(временная метка = 1551734911.0114133, arbitration_id= 0x14fef100, extended_id=True, канал = 2, dlc = 8, данные =[0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff])]

Цель: преобразовать журнал в фрейм данных pandas, который выглядит следующим образом:

 timestamp   arbitration_id  extended_id channel dlc data
 

0 1551734911.00969 0x14ff0065 TRUE 2 8 [0xf4, 0x7c, 0x89, 0x35, 0x28, 0xf, 0xea, 0xe]
1 1551734911.01025 = 0x14ff0165 TRUE 2 8 [0x40, 0x14, 0x0, 0x36, 0xd0, 0x39, 0x60, 0x22]
2 1551734911.01082 0x14ff0265 TRUE 2 8 [0x80, 0x35, 0x9, 0xf, 0x8c, 0x0, 0x0, 0x0]

Я попробовал следующий код:

 log = can.BLFReader(filename)
log = list(log)
df = pd.DataFrame(log)
print(df.head(5))
 

Вывод:

                                                0
 

0 Временная метка: 1551734911.009693 ИДЕНТИФИКАТОР: 14ff0065 …
1 Временная метка: 1551734911.010257 ИДЕНТИФИКАТОР: 14ff0165 …
2 Временная метка: 1551734911.010825 ИДЕНТИФИКАТОР: 14ff0265 …
3 Временная метка: 1551734911.011413 ИДЕНТИФИКАТОР: 14fef100 …
4 Временная метка: 1551734911.011973 ИДЕНТИФИКАТОР: 14ff0068 …

 import pandas as pd
import can

print(pd.__version__)

log = [can.Message(timestamp=1551734911.0096931, arbitration_id=0x14ff0065, extended_id=True, channel=2, dlc=8, data=[0xf4, 0x7c, 0x89, 0x35, 0x28, 0xf, 0xea, 0xe]), can.Message(timestamp=1551734911.0102572, arbitration_id=0x14ff0165, extended_id=True, channel=2, dlc=8, data=[0x40, 0x14, 0x0, 0x36, 0xd0, 0x39, 0x60, 0x22]), can.Message(timestamp=1551734911.0108252, arbitration_id=0x14ff0265, extended_id=True, channel=2, dlc=8, data=[0x80, 0x35, 0x9, 0xf, 0x8c, 0x0, 0x0, 0x0]), can.Message(timestamp=1551734911.0114133, arbitration_id=0x14fef100, extended_id=True, channel=2, dlc=8, data=[0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff])]

df_data = [{'timestamp':m.timestamp, 'arbitration_id':m.arbitration_id, 'extended_id':m.is_extended_id, 'channel':m.channel, 'dlc': m.dlc, 'data':m.data} for m in log]
df = pd.DataFrame(df_data)