Matplotlib：y 轴归一化

Question

我有以下数据集

Date              Type        Label
2020-03-20         A            1
2020-03-20         A            0
2020-03-19         B            1
2020-03-17         A            1
2020-03-15         C            0
2020-03-19         A            0
2020-03-20         D            1
2020-03-20         A            1

我想在多线图中使用标准化值进行绘制。 下面的代码绘制了不同的时间线

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=[10,6])

(df.loc[df.Label.eq(1),].groupby(["Date","Type"]).agg({"Type":"count"})
 .unstack(1).droplevel(0,axis=1)
 .fillna(method="ffill")
 .plot(ax=ax, kind="line")
)

但是当我尝试应用规范化时

column_norm=['Type']
df[column_norm] = df[column_norm].apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))

失败，返回错误：

TypeError: 不支持的操作数类型 -: 'str' 和 'str'

当我计算最小值和最大值时。

你能告诉我如何得到一个 y 轴归一化为 1 的图吗？

Answer 1

根据小数据样本以及您在共享代码中使用count 和fillna 的方式，我认为您想要计算计数标签的标准化/重新缩放cumulative sum通过时间等于一。以下是如何使用更大的样本数据集执行此操作的分步示例：

import numpy as np   # v 1.19.2
import pandas as pd  # v 1.1.3

# Create sample dataset
rng = np.random.default_rng(seed=1)  # random number generator
dti = pd.date_range('2020-01-01', '2020-01-31', freq='D')
size = 2*dti.size
dfraw = pd.DataFrame(data=dict(Type = rng.choice(list('ABCD'), size=size),
                               Label = rng.choice([0,1], size=size),
                               Date = rng.choice(dti, size=size)))
dfraw.head()

您可以使用pivot_table 方法简化数据框的整形。请注意 df.Label.eq(1) 掩码和聚合函数 count 在此处如何被 aggfunc='sum' 替换，这利用了 Label 是数字的事实：

dfp = dfraw.pivot_table(values='Label', index='Date', columns='Type', aggfunc='sum')
dfp.head()

然后可以使用apply 方法为每个变量计算归一化/重新缩放的累积和：

dfcs = dfp.apply(lambda x: x.cumsum()/x.sum(), axis=0)
dfcs.head()

最后，可以填充 NaN 值，使图中的线条连续：

df = dfcs.fillna(method='ffill').fillna(value=0)
df.head()

ax = df.plot(figsize=(10,6))

# Format the tick labels using the default tick locations and format legend
ticks = ax.get_xticks()
ticklabels = pd.to_datetime(ticks, unit='D').strftime('%d-%b')
ax.set_xticks(ticks)
ax.set_xticklabels(ticklabels, rotation=0, ha='center')
ax.legend(title='Type', frameon=False);