用于实时分析的正确 Python 数据结构？

Question

社区，

目标：我正在运行一个 Pi 项目（即 Python），它与 Arduino 通信以每秒一次从称重传感器获取数据。我应该使用什么数据结构在 Python 中记录（并进行实时分析）这些数据？

我希望能够做以下事情：

1. 对数据进行切片以获得最后记录的数据点的值。
2. 对数据进行切片以获得过去 n 秒内数据点的平均值。
3. 对最后 n 个数据点执行回归以获得 g/s。
4. 从日志中删除超过 n 秒的数据点。

当前尝试：

字典：我在字典中添加了一个带有舍入时间的新键（见下文），但这使得切片和分析变得困难。

log = {}

def log_data():
    log[round(time.time(), 4)] = read_data()

Pandas DataFrame：这是我一直想要的，因为它使时间序列切片和分析变得容易，但这 (How to handle incoming real time data with python pandas) 似乎说这是个坏主意。我无法遵循他们的解决方案（即存储在字典中，并且每隔几秒批量存储df.append()-ing），因为我希望我的速率计算（回归）是实时的。

这个问题（ECG Data Analysis on a real-time signal in Python）似乎和我有同样的问题，但没有真正的解决方案。

目标：

那么在 Python 中处理和分析实时时间序列数据的正确方法是什么？这似乎是每个人都需要做的事情，所以我想必须为此预先构建功能？

谢谢，

迈克尔

Answer 1

首先，我要质疑两个假设：

1. 您在帖子中提到数据每秒输入一次。如果可以依赖它，则根本不需要时间戳 - 查找最后 N 个数据点与查找最后 N 秒的数据点完全相同。
2. 您的摘要数据需要绝对 100% 实时。这可能会使生活变得更加复杂——是否可以完全放松？

无论如何，这是一种使用列表的非常幼稚的方法。它满足您的需求。性能可能会成为问题，具体取决于您需要存储多少先前的数据点。

另外，您可能没有想到这一点，但是您需要完整记录过去的数据吗？或者你可以直接扔东西吗？

data = []

new_observation = (timestamp, value)

# new data comes in
data.append(new_observation)


# Slice the data to get the value of the last logged datapoint.
data[-1]

# Slice the data to get the mean of the datapoints for the last n seconds.
mean(map(lambda x: x[1], filter(lambda o: current_time - o[0] < n, data)))

# Perform a regression on the last n data points to get g/s.
regression_function(data[-n:])

# Remove from the log data points older than n seconds.
data = filter(lambda o: current_time - o[0] < n, data)