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我有以下带有两个时间序列值和两条垂直线的折线图,并想为“FromGen”大于“ToCons”的区域以及两条垂直线的外侧着色。
start_date="2019-06-18"
end_date="2019-06-19"
x0='2019-06-18 9:00:00'
x1='2019-06-18 17:00:00'
x1= pd.to_datetime(x1, format="%Y-%m-%d", utc=True)
x2= pd.to_datetime(x2, format="%Y-%m-%d", utc=True)
zeit = (df['DateTime'] > start_date) & (df['DateTime'] <= end_date)
zeit = df.loc[zeit]
zeit.plot(figsize=(15,10),x="DateTime", y=["FromGen", "ToCons"])
plt.xlabel("Zeit")
plt.ylabel("Wh")
legend = plt.legend(title="comp",
loc=1, fontsize='large', fancybox=True, labels=['FromGen', 'ToCons'])
plt.axvline(x=x0, color='red')
plt.axvline(x=x1, color='red')
kde_x, kde_y = ax.lines[0].get_data()
ax.fill_between(kde_x, kde_y, where=(kde_x<x0) | (kde_x>x1) ,
interpolate=True, color='#8FF536')
plt.show()
我已经发现最后几行的代码可能会有所帮助 - 但目前我正在为这个错误而苦苦挣扎:
'<' not supported between instances of 'numpy.ndarray' and 'str'
start_date = "2019-06-18" end_date = "2019-06-19"
x0 = '2019-06-18 9:00:00' x1 = '2019-06-18 16:00:00'
zeit = df.loc[(df['DateTime'] > start_date) & (df['DateTime'] <= end_date)]
ax = zeit.plot(figsize=(15, 10), x="DateTime", y=["FromGen", "ToCons"])
ax.set_xlabel("Zeit") ax.set_ylabel("Wh") legend = ax.legend(title="comp",
loc='upper right', fontsize='large', fancybox=True, labels=['FromGen', 'ToCons']) ax.axvline(x=x0, color='red') ax.axvline(x=x1, color='red')
x0 = datetime_obj.replace(tzinfo=timezone('UTC'))
ax.fill_between(zeit['DateTime'].values, zeit['FromGen'], zeit['ToCons'],
where=((zeit['FromGen'] > zeit['ToCons']) & ((zeit['DateTime'] <= x0) | (zeit['DateTime'] >=x1))),
interpolate=False, color='#8FF536') plt.show()
最佳答案
在最新的 pandas 和 matplotlib 版本中,日期处理有了很大的发展。因此,提及旧帖子可能会产生误导。以下代码已使用 matplotlib 3.4.1 和 pandas 1.2.4 进行测试。
问题的代码中有些奇怪的是,第一个 x0
和 x1
被使用,此后 x1
和 x2
不给 x2
赋值.plt.fill_between()
可以直接使用数字列。要使用 datatime 列,现在很满意 ...['DateTime'].values
.对于 where
子句,要比较日期时间列,x0 和x1 需要用pd.to_datetime(...)
进行转换.由于我的示例中的日期时间值没有 utc
, 使用 x0 = pd.to_datetime(..., utc=True)
时比较不起作用.
另请注意, Pandas 绘图( zeit.plot(...)
)返回一个 matplotlib ax
.
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
start_date = "2019-06-18"
end_date = "2019-06-19"
x0 = '2019-06-18 9:00:00'
x1 = '2019-06-18 17:00:00'
N = 200
df = pd.DataFrame({'DateTime': pd.date_range(start_date, freq='10min', periods=N),
'FromGen': 8 * np.exp(-(np.arange(N) - 80) ** 2 / 1000) + np.random.uniform(0, 0.4, N),
'ToCons': np.random.uniform(1, 1.5, N)})
x0 = pd.to_datetime(x0, format="%Y-%m-%d")
x1 = pd.to_datetime(x1, format="%Y-%m-%d")
zeit = df.loc[(df['DateTime'] > start_date) & (df['DateTime'] <= end_date)]
ax = zeit.plot(figsize=(15, 10), x="DateTime", y=["FromGen", "ToCons"])
ax.set_xlabel("Zeit")
ax.set_ylabel("Wh")
legend = ax.legend(title="comp",
loc='upper right', fontsize='large', fancybox=True, labels=['FromGen', 'ToCons'])
ax.axvline(x=x0, color='red')
ax.axvline(x=x1, color='red')
ax.fill_between(zeit['DateTime'].values, zeit['FromGen'], zeit['ToCons'],
where=(zeit['FromGen'] > zeit['ToCons']) & ((zeit['DateTime'] <= x0) | (zeit['DateTime'] >= x1)),
interpolate=False, color='#8FF536')
plt.show()
关于python - 当 x 值为 Pandas 时间序列时如何为区域着色,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67405952/
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