python - Pandas :如何在彼此之上绘制年度数据

Question

我有一系列按时间值( float )索引的数据，我想获取该系列的 block 并将它们绘制在彼此之上。因此，例如，假设我在 20 周内每 10 分钟获取一次股票价格，我想通过绘制 20 条股票价格线来查看每周模式。所以我的 X 轴是一周，我有 20 条线(对应于一周内的价格)。

已更新

索引不是均匀间隔的值，它是一个 float 。它是这样的:

t = np.arange(0,12e-9,12e-9/1000.0)
noise = np.random.randn(1000)/1e12
cn = noise.cumsum()
t_noise = t+cn
y = sin(2*math.pi*36e7*t_noise) + noise
df = DataFrame(y,index=t_noise,columns=["A"])
df.plot(marker='.')
plt.axis([0,0.2e-8,0,1])

所以索引不是均匀分布的。我正在处理来自模拟器的电压与时间数据。我想知道如何创建一个时间窗口 T，并将 df 拆分为 T 长的 block 并将它们绘制在彼此之上。因此，如果数据是 20*T 长，那么我将在同一个图中有 20 条线。

抱歉造成混淆；我使用了股票类比，认为它可能有所帮助。

Answer 1

假设一个 pandas.TimeSeries 对象作为起点，您可以将按 ISO 周数和 ISO 工作日的元素 datetime.date.isocalendar() .以下语句忽略了 ISO 年份，汇总了每天的最后一个样本。

In [95]: daily = ts.groupby(lambda x: x.isocalendar()[1:]).agg(lambda s: s[-1])

In [96]: daily
Out[96]: 
key_0
(1, 1)     63
(1, 2)     91
(1, 3)     73
...
(20, 5)    82
(20, 6)    53
(20, 7)    63
Length: 140

执行下一步可能有更简洁的方法，但目标是将索引从元组数组更改为 MultiIndex 对象。

In [97]: daily.index = pandas.MultiIndex.from_tuples(daily.index, names=['W', 'D'])

In [98]: daily
Out[98]: 
W   D
1   1    63
    2    91
    3    73
    4    88
    5    84
    6    95
    7    72
...
20  1    81
    2    53
    3    78
    4    64
    5    82
    6    53
    7    63
Length: 140

最后一步是从MultiIndex，为每个工作日创建列，并将工作日数字替换为缩写，以提高可读性。

In [102]: dofw = "Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun".split()

In [103]: grid = daily.unstack('D').rename(columns=lambda x: dofw[x-1])

In [104]: grid
Out[104]: 
    Mon  Tue  Wed  Thu  Fri  Sat  Sun
W                                    
1    63   91   73   88   84   95   72
2    66   77   96   72   56   80   66
...
19   56   69   89   69   96   73   80
20   81   53   78   64   82   53   63

要为每周创建一个线图，请转置数据框，因此列是周数，行是工作日(请注意，可以通过在上一步中取消堆叠周数来代替工作日来避免此步骤)，以及调用 plot。

grid.T.plot()