如何使用 Matplotlib 中 DateTimeIndex 的月度数据绘制年度系列？答案

【问题标题】：How can I draw Yearly series using monthly data from a DateTimeIndex in Matplotlib?如何使用 Matplotlib 中 DateTimeIndex 的月度数据绘制年度系列？
【发布时间】：2020-01-04 09:01:59
【问题描述】：

我在一个数据集中有从 2014 年到 2018 年的 6 个变量的月度数据。我正在尝试使用每月 X 轴（1 月、2 月 ....）和 5 个系列（每年一个）用 legend 绘制 6 个子图（每个变量一个）。

这是数据的一部分：

我为每个变量（总共 30 个）创建了 5 个系列（每年一个），我得到了预期的输出，但使用了许多代码行。

使用更少的代码行来实现这一目标的最佳方法是什么？

这是我如何创建系列的示例：

CL2014 = data_total['Charity Lottery'].where(data_total['Date'].dt.year == 2014)[0:12]

CL2015 = data_total['Charity Lottery'].where(data_total['Date'].dt.year == 2015)[12:24]

这是我如何绘制系列的示例： axCL.plot(xvals, CL2014)

axCL.plot(xvals, CL2015)

axCL.plot(xvals, CL2016)

axCL.plot(xvals, CL2017)

axCL.plot(xvals, CL2018)

【问题讨论】：

不看你的数据很难说，你能举个例子吗？
感谢您的回复！我添加了数据预览

标签： pandas datetime matplotlib python-datetime

【解决方案1】：

我会尝试使用 .groupby()，它对于解析这样的事情非常强大：

for _, group in data_total.groupby([year, month])[[x_variable, y_variable]]:
    plt.plot(group[x_variables], group[y_variables])

所以这里 groupby 会将您的 data_total DataFrame 分成年/月子集，最后用 [[]] 将其解析为 x_variable（假设它在您的 data_total DataFrame 中）和您的 y_variable，您可以制作您感兴趣的任何功能。

我会将您的日期时间列分解为单独的年和月列，然后使用该 groupby 中的这些新列作为 [年、月]。您也许可以像以前一样传递 dt.year 和 dt.month...不确定，两种方式都试一下！

【讨论】：

【解决方案2】：

无需在命名空间中乱扔 30 个变量。 Seaborn 使这项工作变得非常容易，但您需要先规范化您的数据框。这就是“规范化”或“未透视”的样子（Seaborn 称之为“长形式”）：

Date        variable         value
2014-01-01  Charity Lottery  ...
2014-01-01  Racecourse       ...
2014-04-01  Bingo Halls      ...
2014-04-01  Casino           ...

您的屏幕截图是“透视”或“宽格式”数据框。

df_plot = pd.melt(df, id_vars='Date')
df_plot['Year'] = df_plot['Date'].dt.year
df_plot['Month'] = df_plot['Date'].dt.strftime('%b')

import seaborn as sns
plot = sns.catplot(data=df_plot, x='Month', y='value',
                   row='Year', col='variable', kind='bar',
                   sharex=False)
plot.savefig('figure.png', dpi=300)

结果（所有数字都是随机生成的）：

【讨论】：