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我正在努力解决一个看似非常简单的问题:如何让 seaborn 从 pandas 数据框绘制时间序列折线图。我在这里做错了什么?
import seaborn as sns
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"Date":["2015-03-03","2015-03-02","2015-03-01"],"Close":[1,3,2]})
df["Date"]=pd.to_datetime(df["Date"])#Not sure if seaborn can parse strings as dates
sns.tsplot(data=df,unit=None, time="Date", value="Close")
我得到这个回溯:
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-306-20e252f661c2> in <module>()
1 df=pd.DataFrame({"Date":["2015-03-03","2015-03-02","2015-03-01"],"Close":[1,3,2]})
2 df["Date"]=pd.to_datetime(df["Date"])
----> 3 sns.tsplot(data=df,unit=None, time="Date", value="Close")
C:\Anaconda\lib\site-packages\seaborn\timeseries.pyc in tsplot(data, time, unit, condition, value, err_style, ci, interpolate, color, estimator, n_boot, err_palette, err_kws, legend, ax, **kwargs)
275 for c, (cond, df_c) in enumerate(data.groupby(condition, sort=False)):
276
--> 277 df_c = df_c.pivot(unit, time, value)
278 x = df_c.columns.values.astype(np.float)
279
C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in pivot(self, index, columns, values)
3507 """
3508 from pandas.core.reshape import pivot
-> 3509 return pivot(self, index=index, columns=columns, values=values)
3510
3511 def stack(self, level=-1, dropna=True):
C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\reshape.pyc in pivot(self, index, columns, values)
324 else:
325 indexed = Series(self[values].values,
--> 326 index=MultiIndex.from_arrays([self[index],
327 self[columns]]))
328 return indexed.unstack(columns)
C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in __getitem__(self, key)
1795 return self._getitem_multilevel(key)
1796 else:
-> 1797 return self._getitem_column(key)
1798
1799 def _getitem_column(self, key):
C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _getitem_column(self, key)
1802 # get column
1803 if self.columns.is_unique:
-> 1804 return self._get_item_cache(key)
1805
1806 # duplicate columns & possible reduce dimensionaility
C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in _get_item_cache(self, item)
1082 res = cache.get(item)
1083 if res is None:
-> 1084 values = self._data.get(item)
1085 res = self._box_item_values(item, values)
1086 cache[item] = res
C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyc in get(self, item, fastpath)
2858 loc = indexer.item()
2859 else:
-> 2860 raise ValueError("cannot label index with a null key")
2861
2862 return self.iget(loc, fastpath=fastpath)
ValueError: cannot label index with a null key
很遗憾,我没有在文档中找到任何答案。
最佳答案
seaborn 的tsplot
不是为了绘制简单的时间序列线图,而是为了绘制不确定性,参见:https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.tsplot.html .
对于线图,你可以简单地做
df.set_index('Date').plot()
关于python - 来自 pandas 数据框的 seaborn 时间序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33461664/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!