在 pandas 中，是不是有一些紧凑的方法可以在一周中的几天内绘制数据？

Posted 2023-03-11

【中文标题】在 pandas 中，是不是有一些紧凑的方法可以在一周中的几天内绘制数据？

【英文标题】：In pandas, is there some compact way to plot data across days of the week?在 pandas 中，是否有一些紧凑的方法可以在一周中的几天内绘制数据？

【发布时间】：2017-12-23 22:38:50

【问题描述】：

我有一个简单的数据框，其中包含一组针对设置为索引的datetimes 记录的值。是否有一些紧凑的方法可以在一周的几天内绘制这些数据？我的意思是这样的，横轴是一周中的几天，不同周的数据以各种颜色绘制：

我当前的代码如下，但对于一个概念上简单的东西来说似乎很复杂：

df["weekday"]          = df["datetime"].dt.weekday
df["weekday_name"]     = df["datetime"].dt.weekday_name
df["time_through_day"] = df["datetime"].map(lambda x: x - datetime.datetime.combine(x.date(), datetime.time()))

def days_through_week(row):

    return row["weekday"] + row["time_through_day"] / (24 * np.timedelta64(1, "h"))

df["days_through_week"] = df.apply(lambda row: days_through_week(row), axis = 1)

datasets = []
dataset = []
previous_days_through_week = 0
for days_through_week, value in zip(df["days_through_week"], df["value"]):
    if abs(days_through_week - previous_days_through_week) < 5:
        dataset.append([days_through_week, value])
    else:
        datasets.append(dataset)
        dataset = []
    previous_days_through_week = days_through_week

for dataset in datasets:

    x = [datum[0] for datum in dataset]
    y = [datum[1] for datum in dataset]

    plt.plot(x, y, linestyle = "-", linewidth = 1.3)

plt.ylabel("value")
plt.xticks(
    [         0.5,         1.5,         2.5,         3.5,         4.5,         5.5,         6.5],
    [    "Monday",   "Tuesday", "Wednesday",  "Thursday",    "Friday",  "Saturday",    "Sunday"]
)

【问题讨论】：

你能分享一下 df.head() 的输出吗？你也可以使用像 seaborn 这样的其他库吗？

pandas day of week axis labels的可能重复

据我了解，数据框涵盖了数周的数据，其中每周的数据应以不同的颜色着色（绘制为单独的曲线）。因此它不是linked question 的副本。但我同意在问题中提供一些示例数据（使用 pd.date_range 左右）将是有益的。

【参考方案1】：

设置：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates


np.random.seed(51723)

#Make some fake data to play with. Includes a partial week.
n = pd.DatetimeIndex(start="2-Jan-2017", end="1-Mar-2017", freq="1H")
df = pd.DataFrame(index=n, data=np.random.randn(n.size), columns=['A'])
df.A = df.groupby(df.index.week).A.transform('cumsum')

剧情：

#list of names for xtick labels. Extra Monday for end.
weekday_names = "Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon".split(' ')

fig, ax = plt.subplots()
for name, group in df.groupby(df.index.week):
    start_day= group.index.min().to_pydatetime()
    #convert date to week age
    Xs = mdates.date2num(group.index.to_pydatetime()) \
        - mdates.date2num(start_day)
    Ys = group.A
    ax.plot(Xs, Ys)
ax.set_xticklabels(weekday_names)
ax.set_xticks(range(0, len(weekday_names)))

【讨论】：

我想做类似的东西，但不知道怎么做。假设一年中的每一天我都有一个值并且想要生成一个带有 52 个图表的图。每个图表代表不同的一周。在 X 轴上，我想要工作日。我试图更改您的代码，即将“1H”更改为“1D”，但我得到“Grouper 和轴必须相同长度”。我应该改变什么？