具有重复序列的 Pandas 数据框：如何绘制意大利面条图？

Question

我得到的数据类似于pandas.DataFrame：

                                  diff_1       diff_2
1949-01-01 06:00:00               -0.555       -0.123
1949-01-01 07:00:00               -0.654        0.230
1949-01-02 06:00:00               -0.879        0.012
1949-01-02 07:00:00               -0.459        0.672
1949-01-03 06:00:00               -0.588        0.980
1949-01-03 07:00:00               -0.068        0.375
1950-01-01 06:00:00               -0.654        0.572
1950-01-01 07:00:00               -0.544        0.092
1950-01-02 06:00:00                0.374       -0.275
1950-01-02 07:00:00                0.562       -0.260
1950-01-03 06:00:00               -0.200        0.240
1950-01-03 07:00:00               -0.226        0.202                    

现在，我想做一个“意大利面条图”，其中一种颜色的“意大利面条组”确定曲线是 diff_1 还是 diff_2（所以 x 轴是从 01-01 到 01-03 的时间， y 轴是差异，每个“意大利面条”是一年）。 我试图定位这个问题：

Plot pandas data frame with year over year data

但是，我担心我的一维太多了。任何想法如何工作？

编辑：下面的简单图像说明了我正在寻找的内容。一种颜色的多条线是由于 x 轴上的时间段每年重复。

Answer 1

这是我能做的最好的，我并不完全满意，但它可能已经足够了：

# add a column with the year so you can pivot on it later.
tdf = df.assign(year=df.index.year)
# make all dates have the same year (a leap one just in case)
tdf.index = df.index.map(lambda x: x.replace(year=2004))
# pivot using years as columns and put them in the topmost level.
tdf = (tdf.pivot(columns='year').swaplevel(0, 1, axis='columns'))
print(tdf)

year                  1949   1950   1949   1950
                    diff_1 diff_1 diff_2 diff_2
2004-01-01 06:00:00 -0.555 -0.654 -0.123  0.572
2004-01-01 07:00:00 -0.654 -0.544  0.230  0.092
2004-01-02 06:00:00 -0.879  0.374  0.012 -0.275
2004-01-02 07:00:00 -0.459  0.562  0.672 -0.260
2004-01-03 06:00:00 -0.588 -0.200  0.980  0.240
2004-01-03 07:00:00 -0.068 -0.226  0.375  0.202

# create a list of as many colors as columns in df
color = [c['color'] for c in plt.rcParams['axes.prop_cycle'][:df.columns.size]]
# plot
ax = plt.subplot()
for year in tdf.columns.levels[0]:
    tdf[year].plot(color=color, legend=False, ax=ax)
plt.legend(ax.lines[:df.columns.size], df.columns, loc='best')
plt.show()

现在根据您的内心内容自定义刻度标签。