Keen IOに蓄積した自家発電量データをPythonで可視化する: ピボットテーブルのプロット

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。

これを単純にグラフ化すると、以下のようになります。

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。

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。

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。

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。

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。

スポンサーリンク

シェアする

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

フォローする