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python - 用 matplotlib 绘制 pandas period_range - 设置轴的频率

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 18:30:40 24 4
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我得到了一个 pandas DataFrame,其中包含可变长度的时间跨度值。我想用时间跨度的长度为每个时间跨度的值绘制一条水平线。因此,我将时间跨度转换为 PeriodIndex

ax0=fig.add_axes([.16,.2,0.8,.7])
ax0.plot_date(data['periodIndex'], data['value'])

产生:

TypeError: Axis must have `freq` set to convert to Periods

所以我的问题是如何设置 xaxis 的频率

非常感谢您的帮助

阿克塞尔

更新

这是我要绘制的 pandas dataFrame 的一部分

     start        stop          A           B          C
ID
1 2015-08-17 2015-08-25 -5.684246 -34.759047 10.714920
2 2015-08-25 2015-09-02 -10.850721 -78.443556 8.362215
3 2015-09-02 2015-09-15 -7.139351 -47.814199 9.300612
4 2015-09-15 2015-09-21 -7.822367 -56.895241 5.683696
5 2015-09-21 2015-09-29 -6.491543 -42.947744 8.984596
6 2015-09-29 2015-10-05 -9.897980 -67.985256 11.198583

我解决了这个问题,现在看起来像 this通过以下代码

firstDate=df.ix[df.index[0]]['start']

fig=plt.figure(figsize=(9*1.5,6*1.5))
ax0=fig.add_axes([.15,.2,0.75,.7])

ax0.set_xticks(df['start_abs'])
ax0.set_xticklabels([i.date() for i in df['start']], rotation='vertical')

B=ax0.twinx()
B.set_ylim(-200,0)

for _index, _series in df.iterrows():
start=_series['start']
stop=_series['stop']
df.ix[_index, 'start_abs']=(start-firstDate).days
df.ix[_index, 'width_abs']=(stop-start).days
df.ix[_index, 'stop_abs']=(stop-firstDate).days

line_A=ax0.hlines(y=df.ix[_index,'A'], xmin=df.ix[_index, 'start_abs'], xmax=df.ix[_index, 'stop_abs'], colors='r')
line_A.set_linewidths(3)
text_A=ax0.text(df.ix[_index, 'start_abs'], df.ix[_index,'A'], '{a:4.2f}'.format(a=df.ix[_index,'A']), fontsize=8, color='r')

line_B=B.hlines(y=df.ix[_index,'B'], xmin=df.ix[_index,'start_abs'], xmax=df.ix[_index,'stop_abs'], colors='k')
line_B.set_linewidths(3)
text_B=B.text(df.ix[_index,'start_abs'], df.ix[_index,'B'], '{a:4.2f}'.format(a=df.ix[_index,'B']), fontsize=8, color='k')

plt.show()

最佳答案

我构建数据来证明我认为是你的问题。

如果您仅使用索引的特定范围的数据填充数据框,然后绘制它,它只会在该数据不为空时生成一条线。

import pandas as pd
import numpy as np

ts = pd.date_range(end='2016-03-31', periods=250, freq='D')

np.random.seed([3,1415])
ranges = pd.DataFrame((np.random.choice(xrange(100), (2, 10)) +
np.array([[0], [150]])),
columns=list('ABCDEFGHIJ'))

df = pd.DataFrame(index=ts)
count = 1
for i, c in ranges.iteritems():
s, e = c
df.loc[ts[s]:ts[e], i] = count
count += 1

df.plot()

enter image description here

关于python - 用 matplotlib 绘制 pandas period_range - 设置轴的频率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37711642/

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