Python:绘制逐月归一化直方图

Question

我有一个 CSV 文件，其中的数据如下所示:

Time               Pressure
1/1/2017 0:00       5.8253
...                     ...
3/1/2017 0:10       4.2785
4/1/2017 0:20       5.20041
5/1/2017 0:30       4.40774
6/1/2017 0:40       4.03228
7/1/2017 0:50       5.011924
12/1/2017 1:00      3.9309888

我想对压力数据制作按月的直方图(标准化)，最后将绘图写入 PDF 中。我知道我需要使用 Groupby 和 Numpy.hist 选项，但我不确定如何使用它们。 (我是Python新手)。请帮忙!

代码1:

n = len(df) // 5
for tmp_df in (df[i:i+n] for i in range(0, len(df), n)):
    gb_tmp = tmp_df.groupby(pd.Grouper(freq='M'))
    ax = gb_tmp.hist()
    plt.setp(ax.xaxis.get_ticklabels(),rotation=90)
    plt.show()
    plt.close()

这给了我以下错误消息:

ValueError: range() arg 3 must not be zero

代码2:

df1 = df.groupby(pd.Grouper(freq='M'))
np.histogram(df1,bins=10,range=None,normed=True)

这会返回另一条错误消息:

ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我尝试了上面的代码，但出现了这些错误。不确定我是否正确使用它。

Answer 1

几个简单的步骤。首先，您需要将数据文件读入单元格数组中。一旦你有了列表或条目行的列表(无论你想怎么调用它们)，你需要收集每个月的所有观察结果并取每个集合的平均值。在这里，我实现了一个简单的存储桶类，以方便将我的月份的压力聚合到组中，并提供每个组的平均值。最后我用 matplotlib 绘制了结果。

def readData(fn):
    fh = open(fn)
    lines = fh.read().split("\n")
    ret = [k.split("       ") for k in lines[1:]]
    fh.close()
    return(ret)

class buckets:
    def __init__(self):
        self.data = {}
    def add(self,key,value):
        if not(key in self.data.keys()):
            self.data[key]=[]
        self.data[key].append(value)
    def getMean(self,key):
        nums = []
        for k in range(0,len(self.data[key])):
            try:
                nums.append(self.data[key][k])
            except:
                pass
        return(sum(nums)/float(len(nums)))
    def keys(self):
        return(self.data.keys())

import matplotlib
import numpy as np

data = readData("data.txt")
container = buckets()

for k in data:
    print(k)
    container.add(k[0].split("/")[0],float(k[1]))

histoBars = []
histoTicks = [int(k) for k in list(container.keys())]
histoTicks.sort()
histoTicks = [str(k) for k in histoTicks]
x = np.arange(len(histoTicks))

for k in histoTicks:
        histoBars.append(container.getMean(k))

print(len(histoBars))
print(len(histoTicks))

import matplotlib.pyplot as plt
print(histoBars)
print(histoTicks)
fig, ax = plt.subplots()
plt.bar(x, histoBars)
plt.xticks( x, histoTicks )
plt.show()

最后一点，我不太确定您的文件是什么数据格式，看起来 2 列由 7 个空格分隔，但其中一个示例只有 6 个空格，因此您可能需要更改分隔符或清理表以确保读取的所有行都没有错误。