熊猫绘制重叠时间的时间序列答案

【问题标题】：pandas plot timeseries for overlapping hours熊猫绘制重叠时间的时间序列
【发布时间】：2016-10-18 18:24:41
【问题描述】：

我正在尝试对负载变化进行可视化分析。我已经从 CSV 文件中读取数据，将索引转换为日期时间格式，效果很好。数据为全年每 5 分钟一次，关注白天（当前选择为 07:00-18:00）小时。

我可以使用选定的时间 (pandas timeseries between_datetime function?) 顺序绘制时间序列数据，这是我试图解决的问题之一。

我现在想做的是：用固定的（白天）x 轴绘制白天数据，以便显示每天的数据在 07:00 和 18:00 之间运行。一年（或一个月）中的每一天都应该是图表上的一条单独的线。

我的时序时序图代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

Y13 = pd.read_csv(path + "Y13.csv")
Y13.index = pd.to_datetime(Y13.Datetime)
Y14 = pd.read_csv(path + "Y14.csv")
Y14.index = pd.to_datetime(Y14.Datetime)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True)
Y13.LOAD.between_time('07:00','18:00').plot(ax=axes[0])
Y14.LOAD.between_time('07:00','18:00').plot(ax=axes[0])

Y13.LOAD.between_time('07:00','18:00').diff().plot(ax=axes[1])
Y14.LOAD.between_time('07:00','18:00').diff().plot(ax=axes[1])

我想我可以使用循环来绘制它，但是更有效的/pythonic/pandas 方法会很棒。

我将数据作为时间序列来绘制是错误的，还是有任何其他大的差距需要解决？

谢谢

【问题讨论】：

标签： pandas matplotlib

【解决方案1】：

pandas.plot 有一个参数 subplots 可能是您需要的。希望这会有所帮助。

Pandas Visualization - Subplots

In[1]: import pandas as pd

In[2]: import numpy as np

In[3]: datapoints = 365 * 24 * 12

In[4]: data = pd.DataFrame({"Data": np.random.randn(datapoints)}, index=pd.date_range(start="2015-01-01", freq="5min", periods=datapoints))

In[5]: data = data.between_time("07:00", "18:00")

In[6]: data["Date"] = data.index.date

In[7]: data["Time"]  = data.index.time

In[8]: data[:4]
Out[8]: 
                         Data        Date      Time
2015-01-01 07:00:00  0.890659  2015-01-01  07:00:00
2015-01-01 07:05:00 -0.643869  2015-01-01  07:05:00
2015-01-01 07:10:00  0.267501  2015-01-01  07:10:00
2015-01-01 07:15:00  0.627690  2015-01-01  07:15:00

In[9]: data = data.pivot(index="Time", columns="Date", values="Data")

In[10]: data.iloc[:, 0:4].plot(subplots=True)
Out[10]: 
array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1213316d0>,
       <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1214b3e90>,
       <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x120fa7350>,
       <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x11eb6bf10>], dtype=object)

【讨论】：