python - 如何每小时获取蜱虫

Question

考虑这个简单的例子

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

pd.__version__
Out[147]: u'0.22.0'

idx = pd.date_range('2017-01-01 05:03', '2017-01-01 18:03', freq = 'min')

df = pd.Series(np.random.randn(len(idx)),  index = idx)
df.head()
Out[145]: 
2017-01-01 05:03:00   0.4361
2017-01-01 05:04:00   0.9737
2017-01-01 05:05:00   0.8430
2017-01-01 05:06:00   0.4292
2017-01-01 05:07:00   0.5739
Freq: T, dtype: float64

我想绘制这个，每小时都有一次滴答声。我使用:

fig, ax = plt.subplots()
hours = mdates.HourLocator(interval = 1)  #
h_fmt = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S')

df.plot(ax = ax, color = 'black', linewidth = 0.4)

ax.xaxis.set_major_locator(hours)
ax.xaxis.set_major_formatter(h_fmt)

给出

为什么滴答声不是每小时出现一次？感谢您的帮助!

Answer 1

问题是，虽然 pandas 通常直接包装 matplotlib 绘图方法，但对于带有日期的绘图，情况并非如此。一旦涉及到日期，pandas 就会使用完全不同的日期数字表示形式，因此也会使用自己的刻度定位器。

如果您想在使用 pandas 创建的绘图上使用 matplotlib.dates 格式化程序或定位器，您可以在 pandas 绘图中使用 x_compat=True 选项。

df.plot(ax = ax, color = 'black', linewidth = 0.4, x_compat=True)

这允许使用 matplotlib.dates 格式化程序或定位器，如下所示。否则，您可以将 df.plot(ax = ax, color = 'black', linewidth = 0.4) 替换为

ax.plot(df.index, df.values, color = 'black', linewidth = 0.4)

完整示例:

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

idx = pd.date_range('2017-01-01 05:03', '2017-01-01 18:03', freq = 'min')
df = pd.Series(np.random.randn(len(idx)),  index = idx)

fig, ax = plt.subplots()
hours = mdates.HourLocator(interval = 1)
h_fmt = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S')

ax.plot(df.index, df.values, color = 'black', linewidth = 0.4)
#or use
df.plot(ax = ax, color = 'black', linewidth = 0.4, x_compat=True)
#Then tick and format with matplotlib:
ax.xaxis.set_major_locator(hours)
ax.xaxis.set_major_formatter(h_fmt)

fig.autofmt_xdate()
plt.show()

---

如果在这里使用 pandas 的动机是(如以下评论所述)能够使用 secondary_y，则 matplotlib 图的等价物将是双轴 twinx。< p>

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

idx = pd.date_range('2017-01-01 05:03', '2017-01-01 18:03', freq = 'min')

df = pd.DataFrame(np.cumsum(np.random.randn(len(idx), 2),0), 
                  index = idx, columns=list("AB"))

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.index, df["A"], color = 'black')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(df.index, df["B"], color = 'indigo')

hours = mdates.HourLocator(interval = 1)
h_fmt = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_locator(hours)
ax.xaxis.set_major_formatter(h_fmt)

fig.autofmt_xdate()
plt.show()