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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/
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!