如何读取PLC数据TXT文件并使用Pandas生成多系列时序图

你的TXT文件本质是逗号分隔的CSV格式，完全可以用pandas的CSV处理方法直接读取，以下是完整的实现步骤：

1. 读取TXT文件到DataFrame #

直接使用pd.read_csv()，指定列名匹配数据结构：

import pandas as pd

# 读取文件，header=None表示无表头，自定义列名对应时间戳和三个PLC数值
df = pd.read_csv('plc_data.txt', header=None, names=['timestamp', 'plc_val1', 'plc_val2', 'plc_val3'])

2. 转换时间戳格式 #

将字符串类型的时间戳转为datetime类型，确保时间轴按正确顺序排列：

# 按时分秒格式解析时间戳
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], format='%H:%M:%S')

3. 绘制三条数据曲线 #

使用matplotlib绘制多系列曲线，同时优化图表可读性：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图表尺寸
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 分别绘制三条曲线，添加标记和区分样式
plt.plot(df['timestamp'], df['plc_val1'], label='PLC数值1', marker='o', linestyle='-', color='#1f77b4')
plt.plot(df['timestamp'], df['plc_val2'], label='PLC数值2', marker='s', linestyle='--', color='#ff7f0e')
plt.plot(df['timestamp'], df['plc_val3'], label='PLC数值3', marker='^', linestyle='-.', color='#2ca02c')

# 配置图表标签与样式
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('PLC读数')
plt.title('PLC三组数值随时间变化趋势')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转时间标签避免重叠
plt.grid(alpha=0.3)  # 添加网格线辅助读数
plt.tight_layout()  # 自动调整布局，防止标签被截断

# 显示图表
plt.show()

注意事项 #

• 确保文件路径正确：如果TXT文件不在当前代码运行目录，需传入完整绝对路径（如C:/data/plc_data.txt）
• 若后续数据包含日期，只需修改pd.to_datetime()的format参数（例如%Y-%m-%d %H:%M:%S）
• 可根据需求调整曲线的颜色、标记样式，或添加数据点标注

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user23255092