はじめに
上の記事の続編として、グラフにメモリ使用率を追加する。
前提
- Jupyter Notebookを使用
- sarで取得したデータはすでにCSV化してあるものとする
- 今回はメモリ使用率をグラフに追加する
- 前回の続きから処理を記述する
メモリ使用率の計算
df4として、dfからvalue2が%memused（メモリ使用率）となっている行を抜き出す。
df4 = df[df['value2'] == "%memused"].reset_index(drop=True)
df4['value3'] = df4.value3.astype(float)
df4
hostname interval time value1 value2 value3
0 test03 1 2024-12-28 13:44:21 - %memused 9.28
1 test03 1 2024-12-28 13:44:22 - %memused 9.28
2 test03 1 2024-12-28 13:44:23 - %memused 9.28
3 test03 1 2024-12-28 13:44:24 - %memused 9.28
4 test03 1 2024-12-28 13:44:25 - %memused 9.28
... ... ... ... ... ... ...
295 test03 1 2024-12-28 13:49:16 - %memused 9.23
296 test03 1 2024-12-28 13:49:17 - %memused 9.23
297 test03 1 2024-12-28 13:49:18 - %memused 9.23
298 test03 1 2024-12-28 13:49:19 - %memused 9.24
299 test03 1 2024-12-28 13:49:20 - %memused 9.24
300 rows × 6 columns
value3の列がメモリ使用率となる。
df3をdf5にコピーし、MEM Usageとしてdf4のvalue3の値を追加する。
df5=df3
df5['MEM Usage'] = df4['value3']
df5
hostname interval time value1 value2 value3 CPU Usage time2 MEM Usage
0 test03 1 2024-12-28 13:44:21 all %idle 99.01 0.99 13:44:21 9.28
1 test03 1 2024-12-28 13:44:22 all %idle 93.47 6.53 13:44:22 9.28
2 test03 1 2024-12-28 13:44:23 all %idle 93.07 6.93 13:44:23 9.28
3 test03 1 2024-12-28 13:44:24 all %idle 92.96 7.04 13:44:24 9.28
4 test03 1 2024-12-28 13:44:25 all %idle 92.12 7.88 13:44:25 9.28
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
295 test03 1 2024-12-28 13:49:16 all %idle 91.63 8.37 13:49:16 9.23
296 test03 1 2024-12-28 13:49:17 all %idle 92.61 7.39 13:49:17 9.23
297 test03 1 2024-12-28 13:49:18 all %idle 93.00 7.00 13:49:18 9.23
298 test03 1 2024-12-28 13:49:19 all %idle 93.00 7.00 13:49:19 9.24
299 test03 1 2024-12-28 13:49:20 all %idle 93.00 7.00 13:49:20 9.24
300 rows × 9 columns
これで、時刻（time2）、CPU使用率（CPU Usage）、メモリ使用率（MEM Usage）の準備ができた。
グラフ描画
time2、CPU Usage、MEM Usageを使用してグラフを描画する。
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 3.0)
df5.plot(x='time2', y=['CPU Usage', 'MEM Usage'])
plt.xlabel('')
plt.savefig("test-sar002.png")
出力されたグラフは下のようになる。
以上。