Initial visualizations of your data

This notebook is meant to let you quickly look at your post-manually sorted data



In [1]:

    
import numpy as np
import scipy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import sys
from ephys import core, events, rasters
from importlib import reload

Load the data

Set 'block_path' to the path of the folder containing your post-manually sorted data



In [2]:

    
reload(core)
reload(events)
reload(rasters)
block_path = '/home/brad/cube/Ice/kperks/B1112/klusta/phy041316/Pen01_Lft_AP300_ML700__Site04_Z3300__B1112_cat_P01_S04_1/'
block_path = '/mnt/cube/btheilma/emily/B1171/klusta/phy103116/Pen02_Lft_AP2500_ML1200__Site14_Z2570__B1171_cat_P02_S14_1/'
block_path = '/mnt/cube/Nasim/experiments/B952/mansort/Pen01_Lft_AP750_ML1750__Site01_Z1100__B952_cat_P01_S01_1/'
#block_path = '/mnt/cube/Nasim/experiments/B952/mansort/Pen01_Lft_AP750_ML1750__Site01_Z1500__B952_cat_P01_S01_2/'

spikes     = core.load_spikes(block_path)
clusters   = core.load_clusters(block_path)
digmarks = events.load_events(block_path, 'DigMark')
fs         = core.load_fs(block_path)
trials     = events.load_trials(block_path)

rec        = 0



In [3]:

    
trials









    Out[3]:







  
    
      
      recording
      time_samples
      stimulus
      stimulus_end
      response
      response_time
      consequence
      correct
      datetime
      correction
    
  
  
    
      0
      0
      80152
      m_211_s_25_song_60sec_01
      1280152
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 13:55:56.292247
      False
    
    
      1
      0
      1378271
      G124-1 -1
      2715450
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 13:57:01.198197
      False
    
    
      2
      0
      2793056
      G124-1 -1
      4130235
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 13:58:11.937447
      False
    
    
      3
      0
      4233521
      165_s_02_01
      5714172
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 13:59:23.960697
      False
    
    
      4
      0
      5798394
      165_s_02_01
      7279045
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:00:42.204347
      False
    
    
      5
      0
      7373423
      m_497_17_s1 -1
      8573423
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:02:00.955797
      False
    
    
      6
      0
      8669220
      165_s_02_01
      10149872
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:03:05.745647
      False
    
    
      7
      0
      10223880
      G107-17_01
      11669902
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:04:23.478647
      False
    
    
      8
      0
      11744939
      m_211_s_25_song_60sec_01
      12944939
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:05:39.531597
      False
    
    
      9
      0
      13044767
      165_s_02_01
      14525418
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:06:44.522997
      False
    
    
      10
      0
      14605267
      165_s_02_01
      16085918
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:08:02.547997
      False
    
    
      11
      0
      16215351
      G107-17_01
      17661372
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:09:23.052197
      False
    
    
      12
      0
      17755592
      m_211_s_25_song_60sec_01
      18955592
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:10:40.064247
      False
    
    
      13
      0
      19057022
      m_211_s_25_song_60sec_01
      20257022
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:11:45.135747
      False
    
    
      14
      0
      20373642
      m_497_17_s1 -1
      21573642
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:12:50.966747
      False
    
    
      15
      0
      21678572
      m_497_17_s1 -1
      22878572
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:13:56.213247
      False
    
    
      16
      0
      22997848
      165_s_02_01
      24478499
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:15:02.177047
      False
    
    
      17
      0
      24559590
      165_s_02_01
      26040242
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:16:20.264147
      False
    
    
      18
      0
      26144835
      G107-17_01
      27590856
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:17:39.526397
      False
    
    
      19
      0
      27678866
      m_211_s_25_song_60sec_01
      28878866
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:18:56.227947
      False
    
    
      20
      0
      28980271
      G107-17_01
      30426293
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:20:01.298197
      False
    
    
      21
      0
      30532731
      G124-1 -1
      31869910
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:21:18.921197
      False
    
    
      22
      0
      31985524
      165_s_02_01
      33466176
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:22:31.560847
      False
    
    
      23
      0
      33546319
      G107-17_01
      34992341
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:23:49.600597
      False
    
    
      24
      0
      35081667
      165_s_02_01
      36562318
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:25:06.367997
      False
    
    
      25
      0
      36643537
      G124-1 -1
      37980716
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:26:24.461497
      False
    
    
      26
      0
      38072497
      m_497_17_s1 -1
      39272497
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:27:35.909497
      False
    
    
      27
      0
      39393086
      m_211_s_25_song_60sec_01
      40593086
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:28:41.938947
      False
    
    
      28
      0
      40716484
      165_s_02_01
      42197135
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:29:48.108847
      False
    
    
      29
      0
      42288035
      G124-1 -1
      43625214
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 14:31:06.686397
      False
    
    
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
    
    
      70
      0
      100501040
      G107-17_01
      101947061
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:19:37.336647
      False
    
    
      71
      0
      102037034
      m_211_s_25_song_60sec_01
      103237034
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:20:54.136347
      False
    
    
      72
      0
      103324554
      m_211_s_25_song_60sec_01
      104524554
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:21:58.512347
      False
    
    
      73
      0
      104634656
      m_497_17_s1 -1
      105834656
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:23:04.017447
      False
    
    
      74
      0
      105963780
      G107-17_01
      107409802
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:24:10.473647
      False
    
    
      75
      0
      107507984
      G124-1 -1
      108845163
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:25:27.683847
      False
    
    
      76
      0
      108919568
      m_497_17_s1 -1
      110119568
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:26:38.263047
      False
    
    
      77
      0
      110244490
      m_497_17_s1 -1
      111444490
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:27:44.509147
      False
    
    
      78
      0
      111539978
      G107-17_01
      112986000
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:28:49.283547
      False
    
    
      79
      0
      113110236
      m_497_17_s1 -1
      114310236
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:30:07.796447
      False
    
    
      80
      0
      114432242
      G124-1 -1
      115769421
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:31:13.896747
      False
    
    
      81
      0
      115840735
      G124-1 -1
      117177914
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:32:24.321397
      False
    
    
      82
      0
      117301287
      m_497_17_s1 -1
      118501287
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:33:37.348997
      False
    
    
      83
      0
      118585495
      G124-1 -1
      119922674
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:34:41.559397
      False
    
    
      84
      0
      120025378
      165_s_02_01
      121506029
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:35:53.553547
      False
    
    
      85
      0
      121602918
      m_211_s_25_song_60sec_01
      122802918
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:37:12.430547
      False
    
    
      86
      0
      122890446
      m_211_s_25_song_60sec_01
      124090446
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:38:16.806947
      False
    
    
      87
      0
      124203837
      m_211_s_25_song_60sec_01
      125403837
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:39:22.476497
      False
    
    
      88
      0
      125476918
      G107-17_01
      126922940
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:40:26.130547
      False
    
    
      89
      0
      127006158
      m_497_17_s1 -1
      128206158
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:41:42.592547
      False
    
    
      90
      0
      128326166
      G107-17_01
      129772188
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:42:48.592947
      False
    
    
      91
      0
      129894521
      G107-17_01
      131340543
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:44:07.010697
      False
    
    
      92
      0
      131451322
      G107-17_01
      132897344
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:45:24.850747
      False
    
    
      93
      0
      133010481
      G107-17_01
      134456503
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:46:42.808697
      False
    
    
      94
      0
      134581558
      G107-17_01
      136027580
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:48:01.362547
      False
    
    
      95
      0
      136106152
      m_497_17_s1 -1
      137306152
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:49:17.592247
      False
    
    
      96
      0
      137404286
      m_211_s_25_song_60sec_01
      138604286
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:50:22.498947
      False
    
    
      97
      0
      138688825
      G107-17_01
      140134847
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:51:26.725897
      False
    
    
      98
      0
      140253448
      165_s_02_01
      141734099
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:52:44.957047
      False
    
    
      99
      0
      141817593
      G124-1 -1
      143154772
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      2017-06-16 15:54:03.164297
      False
    
  

100 rows × 10 columns



In [4]:

    
print(80152+fs*65.0)
print(digmarks['time_samples'])
print(digmarks['codes'])
rec=0

samps = 1378271
window = 65.0
print(samps+fs*window)

resp_mask = (
        (digmarks['recording']==rec)
        & (digmarks['time_samples']>samps)
        & (digmarks['time_samples']<(samps+fs*window))
        & digmarks['codes'].str.contains('[>#]')
        )
print(digmarks[resp_mask].shape[0])
print(fs)

starts = digmarks[digmarks['codes']==b'<']['time_samples'].values
stops = digmarks[digmarks['codes']==b'>']['time_samples'].values
print((stops - starts)/fs)









    



1380152.0
0          80152
1        1280152
2        1280154
3        1348157
4        1378271
5        2715450
6        2715452
7        2764399
8        2793056
9        4130235
10       4130237
11       4201046
12       4233521
13       5714172
14       5714173
15       5766826
16       5798394
17       7279045
18       7279047
19       7346059
20       7373423
21       8573423
22       8573425
23       8638078
24       8669220
25      10149872
26      10149873
27      10192578
28      10223880
29      11669902
         ...    
370    132897345
371    132976369
372    133010481
373    134456503
374    134456504
375    134546988
376    134581558
377    136027580
378    136027581
379    136080095
380    136106152
381    137306152
382    137306154
383    137374503
384    137404286
385    138604286
386    138604288
387    138653607
388    138688825
389    140134847
390    140134848
391    140221598
392    140253448
393    141734099
394    141734101
395    141784342
396    141817593
397    143154772
398    143154774
399    143207131
Name: time_samples, Length: 400, dtype: uint64
0      b'<'
1      b'>'
2      b'('
3      b')'
4      b'<'
5      b'>'
6      b'('
7      b')'
8      b'<'
9      b'>'
10     b'('
11     b')'
12     b'<'
13     b'>'
14     b'('
15     b')'
16     b'<'
17     b'>'
18     b'('
19     b')'
20     b'<'
21     b'>'
22     b'('
23     b')'
24     b'<'
25     b'>'
26     b'('
27     b')'
28     b'<'
29     b'>'
       ... 
370    b'('
371    b')'
372    b'<'
373    b'>'
374    b'('
375    b')'
376    b'<'
377    b'>'
378    b'('
379    b')'
380    b'<'
381    b'>'
382    b'('
383    b')'
384    b'<'
385    b'>'
386    b'('
387    b')'
388    b'<'
389    b'>'
390    b'('
391    b')'
392    b'<'
393    b'>'
394    b'('
395    b')'
396    b'<'
397    b'>'
398    b'('
399    b')'
Name: codes, Length: 400, dtype: object
2678271.0
0
20000.0
[ 60.       66.85895  66.85895  74.03255  74.03255  60.       74.0326
  72.3011   60.       74.03255  74.03255  72.30105  60.       60.       60.
  60.       74.03255  74.0326   72.30105  60.       72.3011   66.85895
  74.0326   72.3011   74.03255  66.85895  60.       60.       74.03255
  66.85895  66.859    60.       66.85895  72.3011   60.       66.859
  74.03255  74.03255  66.85895  66.859    60.       60.       60.       66.85895
  60.       74.0326   60.       60.       66.85895  74.0326   72.30105  60.
  60.       60.       74.03255  60.       60.       72.30105  60.       74.03255
  60.       60.       74.0326   72.3011   66.85895  66.85895  60.       72.3011
  74.0326   66.85895  72.30105  60.       60.       60.       72.3011
  66.85895  60.       60.       72.3011   60.       66.85895  66.85895  60.
  66.85895  74.03255  60.       60.       60.       72.3011   60.       72.3011
  72.3011   72.3011   72.3011   72.3011   60.       60.       72.3011
  74.03255  66.85895]

Plot rasters of each trial from each Good unit for all stims



In [ ]:

    
reload(rasters)
good_clusters = clusters[clusters['quality']=='Good']
good_cluster_ids = good_clusters['cluster'].unique()
print(len(good_cluster_ids))



In [ ]:

    
print(trials['stimulus'].unique())
print(len(trials['stimulus'].unique()))



In [ ]:

    
# We have 16 stims, so let's go with a 4x4 subplot layout
subplot_xy = [3, 2]
figsize = (22,20)
period = [-2, 2]

# Make a figure directory
raster_dir = os.path.join(block_path, 'rasters')
if not os.path.exists(raster_dir):
    os.mkdir(raster_dir)

for clusterID in good_cluster_ids:
    print(clusterID)
    fig = rasters.plot_unit_raster(spikes, trials, clusterID, period, rec, fs, subplot_xy, figsize)
    raster_fname = os.path.join(raster_dir, 'unit{}_raster.png'.format(str(clusterID)))
    fig.savefig(raster_fname)
    plt.close(fig)

See a cell / stim combo that looked interesting? Plot it here!



In [ ]:

    
reload(rasters)
clusterID = 62
stims = ['E_scaled_burung', 'C_scaled_burung', 'B_scaled_burung', 'H_scaled_burung']
trials_to_plot = trials[trials['stimulus'].isin(stims)]

subplot_xy=[2,2]
figsize=(22, 20)
period=[-2, 2]
raster_dir = os.path.join(block_path, 'rasters')


fig = rasters.plot_unit_raster(spikes, trials_to_plot, clusterID, period, rec, fs, subplot_xy, figsize)
raster_fname = os.path.join(raster_dir, 'unit{}_raster_specific_stims.png'.format(str(clusterID)))
fig.savefig(raster_fname)
plt.close(fig)

Plot Average, Gaussian Smoothed PSTHs for each Unit



In [ ]:

Plot rasters of each MUA unit



In [ ]:

    
mua_clusters = clusters[clusters['quality']=='MUA']
mua_cluster_ids = mua_clusters['cluster'].unique()
print(mua_cluster_ids)



In [ ]:

    
# We have 16 stims, so let's go with a 4x4 subplot layout
subplot_xy = [3,2]
figsize = (22,18)

# Make a figure directory
raster_dir = os.path.join(block_path, 'rasters')
if not os.path.exists(raster_dir):
    os.mkdir(raster_dir)

for clusterID in mua_cluster_ids[1:]:
    print(clusterID)
    fig = rasters.plot_unit_raster(spikes, trials, clusterID, period, rec, fs, subplot_xy, figsize)
    raster_fname = os.path.join(raster_dir, 'mua_unit{}_raster.png'.format(str(clusterID)))
    fig.savefig(raster_fname)
    plt.close(fig)



In [ ]:

	recording	time_samples	stimulus	stimulus_end	response	response_time	consequence	correct	datetime	correction
0	0	80152	m_211_s_25_song_60sec_01	1280152	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 13:55:56.292247	False
1	0	1378271	G124-1 -1	2715450	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 13:57:01.198197	False
2	0	2793056	G124-1 -1	4130235	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 13:58:11.937447	False
3	0	4233521	165_s_02_01	5714172	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 13:59:23.960697	False
4	0	5798394	165_s_02_01	7279045	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:00:42.204347	False
5	0	7373423	m_497_17_s1 -1	8573423	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:02:00.955797	False
6	0	8669220	165_s_02_01	10149872	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:03:05.745647	False
7	0	10223880	G107-17_01	11669902	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:04:23.478647	False
8	0	11744939	m_211_s_25_song_60sec_01	12944939	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:05:39.531597	False
9	0	13044767	165_s_02_01	14525418	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:06:44.522997	False
10	0	14605267	165_s_02_01	16085918	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:08:02.547997	False
11	0	16215351	G107-17_01	17661372	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:09:23.052197	False
12	0	17755592	m_211_s_25_song_60sec_01	18955592	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:10:40.064247	False
13	0	19057022	m_211_s_25_song_60sec_01	20257022	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:11:45.135747	False
14	0	20373642	m_497_17_s1 -1	21573642	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:12:50.966747	False
15	0	21678572	m_497_17_s1 -1	22878572	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:13:56.213247	False
16	0	22997848	165_s_02_01	24478499	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:15:02.177047	False
17	0	24559590	165_s_02_01	26040242	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:16:20.264147	False
18	0	26144835	G107-17_01	27590856	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:17:39.526397	False
19	0	27678866	m_211_s_25_song_60sec_01	28878866	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:18:56.227947	False
20	0	28980271	G107-17_01	30426293	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:20:01.298197	False
21	0	30532731	G124-1 -1	31869910	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:21:18.921197	False
22	0	31985524	165_s_02_01	33466176	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:22:31.560847	False
23	0	33546319	G107-17_01	34992341	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:23:49.600597	False
24	0	35081667	165_s_02_01	36562318	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:25:06.367997	False
25	0	36643537	G124-1 -1	37980716	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:26:24.461497	False
26	0	38072497	m_497_17_s1 -1	39272497	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:27:35.909497	False
27	0	39393086	m_211_s_25_song_60sec_01	40593086	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:28:41.938947	False
28	0	40716484	165_s_02_01	42197135	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:29:48.108847	False
29	0	42288035	G124-1 -1	43625214	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 14:31:06.686397	False
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
70	0	100501040	G107-17_01	101947061	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:19:37.336647	False
71	0	102037034	m_211_s_25_song_60sec_01	103237034	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:20:54.136347	False
72	0	103324554	m_211_s_25_song_60sec_01	104524554	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:21:58.512347	False
73	0	104634656	m_497_17_s1 -1	105834656	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:23:04.017447	False
74	0	105963780	G107-17_01	107409802	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:24:10.473647	False
75	0	107507984	G124-1 -1	108845163	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:25:27.683847	False
76	0	108919568	m_497_17_s1 -1	110119568	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:26:38.263047	False
77	0	110244490	m_497_17_s1 -1	111444490	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:27:44.509147	False
78	0	111539978	G107-17_01	112986000	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:28:49.283547	False
79	0	113110236	m_497_17_s1 -1	114310236	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:30:07.796447	False
80	0	114432242	G124-1 -1	115769421	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:31:13.896747	False
81	0	115840735	G124-1 -1	117177914	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:32:24.321397	False
82	0	117301287	m_497_17_s1 -1	118501287	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:33:37.348997	False
83	0	118585495	G124-1 -1	119922674	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:34:41.559397	False
84	0	120025378	165_s_02_01	121506029	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:35:53.553547	False
85	0	121602918	m_211_s_25_song_60sec_01	122802918	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:37:12.430547	False
86	0	122890446	m_211_s_25_song_60sec_01	124090446	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:38:16.806947	False
87	0	124203837	m_211_s_25_song_60sec_01	125403837	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:39:22.476497	False
88	0	125476918	G107-17_01	126922940	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:40:26.130547	False
89	0	127006158	m_497_17_s1 -1	128206158	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:41:42.592547	False
90	0	128326166	G107-17_01	129772188	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:42:48.592947	False
91	0	129894521	G107-17_01	131340543	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:44:07.010697	False
92	0	131451322	G107-17_01	132897344	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:45:24.850747	False
93	0	133010481	G107-17_01	134456503	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:46:42.808697	False
94	0	134581558	G107-17_01	136027580	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:48:01.362547	False
95	0	136106152	m_497_17_s1 -1	137306152	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:49:17.592247	False
96	0	137404286	m_211_s_25_song_60sec_01	138604286	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:50:22.498947	False
97	0	138688825	G107-17_01	140134847	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:51:26.725897	False
98	0	140253448	165_s_02_01	141734099	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:52:44.957047	False
99	0	141817593	G124-1 -1	143154772	NaN	NaN	NaN	NaN	2017-06-16 15:54:03.164297	False