使用Python与群晖NAS进行数据分析

在现代数据管理和存储中，网络附加存储（NAS）系统逐渐成为一种流行的解决方案。群晖（Synology）NAS以其强大的功能和用户友好的界面受到许多家庭和企业的青睐。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python与群晖NAS进行数据分析，并通过饼状图和甘特图帮助可视化数据。

准备环境

首先，确保您已经拥有一台群晖NAS设备，并安装Python。您可以通过SSH连接到NAS，安装所需的Python库。如果您尚未安装，可以使用以下命令：

pip install matplotlib pandas

数据存储与访问

在NAS上，我们可以通过共享文件夹存储数据。假设我们有一个名为data.csv的文件，内容如下：

项目,预算,花费
项目A,10000,5000
项目B,15000,7000
项目C,20000,10000

此文件包含项目的预算与实际花费数据。

读取CSV文件

我们可以使用Pandas库读取CSV文件，并将其转换为DataFrame，以便进行分析：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('/volume1/your_shared_folder/data.csv')
print(data)

数据可视化：饼状图

在数据分析中，可视化是非常重要的一步。我们将使用matplotlib库绘制一个饼状图，展示各个项目的花费占比。以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置数据
labels = data['项目']
sizes = data['花费']
colors = ['gold', 'lightcoral', 'lightskyblue']
explode = (0.1, 0, 0)  # 仅突出显示项目A

# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
        autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
plt.axis('equal')  # 使饼状图为圆形
plt.title('项目花费占比')
plt.savefig('/volume1/your_shared_folder/pie_chart.png')  # 保存图片
plt.show()

该代码将生成一张饼状图，展示不同项目的花费占比。

饼状图示例

pie
    title 项目花费占比
    "项目A": 5000
    "项目B": 7000
    "项目C": 10000

数据可视化：甘特图

除了饼状图，我们还可以使用甘特图来表示项目的进度。假设我们有以下的项目进度数据：

项目,开始日期,结束日期
项目A,2023-01-01,2023-05-01
项目B,2023-02-01,2023-06-01
项目C,2023-03-01,2023-07-01

绘制甘特图

首先，我们需要解析日期并绘制甘特图。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# 读取项目进度数据
progress_data = pd.read_csv('/volume1/your_shared_folder/project_progress.csv')
progress_data['开始日期'] = pd.to_datetime(progress_data['开始日期'])
progress_data['结束日期'] = pd.to_datetime(progress_data['结束日期'])

# 绘制甘特图
plt.figure(figsize=(12, 6))
for i, project in enumerate(progress_data['项目']):
    plt.barh(project, (progress_data['结束日期'][i] - progress_data['开始日期'][i]).days,
             left=progress_data['开始日期'][i].timestamp()/86400, color='skyblue')
plt.title('项目进度甘特图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('项目')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
plt.xticks(rotation=45)
plt.savefig('/volume1/your_shared_folder/gantt_chart.png')  # 保存图片
plt.show()

甘特图示例

gantt
    title 项目进度甘特图
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 项目进度
    项目A      :a1, 2023-01-01, 120d
    项目B      :after a1  , 150d
    项目C      :after a2  , 120d

结论

通过本文，我们学习了如何使用Python与群晖NAS进行数据分析，利用Pandas读取和处理数据，借助matplotlib绘制饼状图和甘特图进行可视化。这些技术在日常生活和工作中都有广泛的应用，无论是预算管理还是项目进度跟踪。此外，这篇示例文章也展示了如何将数据分析工具与现代存储解决方案结合起来，帮助我们高效地管理和使用数据。希望您能在未来的项目中应用这些技巧！