引言

最近开始关注健康了，小米设备用了好几年了，从小米手环2到小米手表S4，见证了科技的发展和可穿戴设备普及，但是每次查看健康数据要从指定的APP中查看，并且不能自定义的去分析数据（比如每日对比，同期比较等），虽然这东西没啥用吧，但是数据在自己手，无论是使用python，还是excel，都是可以按照自己希望的方式去展示想看的内容的。

数据导出

解析数据

文件压缩包中存在MiFitness_data_copy_guide.pdf文件，这里说明了表结构和含义，可以进行对照。
通过csv查看器打开xxxx_xxxx_MiFitness_hlth_center_fitness_data文件（数据太多的话，excel打不开）

关注到C列heart_rate字段，其中E列是一个json格式，接下来考虑如何去筛选提取了。

这里使用python进行解析。

需要python3.x版本
需要pandas库（当然也可以通过传统的文本解析和IF进行处理）
需要sqlite3库（这里我给导出成sqlite了，不需要可以不进行处理）

import datetime
import pandas
import os
import json
import sqlite3
DB_FILE = "backup.db"
def run():
    file = r"./20250803_xxxxxxxx_MiFitness_hlth_center_fitness_data.csv"
    csv = pandas.read_csv(file)
    csv = csv[csv['Key'] == 'heart_rate'] # 先提取heart_rate数据
    csv.reset_index(drop=True, inplace=True) # 因为清洗到没用的数据了，所以需要重置一下索引
    if not os.path.exists(DB_FILE):
        with sqlite3.connect(DB_FILE) as conn:
            conn.execute("""
                         CREATE TABLE heart_rate
                         (
                             timestamp TEXT,
                             bpm       INTEGER
                         )
                         """) # 创建表结构

    value_ = csv["Value"]

    with sqlite3.connect(DB_FILE) as conn:
        for i in range(len(value_)):
            print(i, len(value_))
            i_ = value_[i]
            loads = json.loads(i_)
            timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(loads['time']).strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f")
            hr = loads['bpm']
            conn.execute("INSERT INTO heart_rate (timestamp, bpm) VALUES (?, ?)", (timestamp, hr)) # 插入到sqlite中 当然可以进行插入优化，提高插入速度，这里就不写了。

run()

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