如何根据其值沿 x 轴更改数据框绘图样式？

Question

我目前正在尝试更改时间序列的线型和 alpha 值，但我正在努力寻找解决方案。有一个类似的question，人们在其中解决了 numpy 数组的问题，但我无法将其用于数据框。对于数据框 a：

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

a = pd.DataFrame({'vals':np.arange(200),'filt':(np.random.rand(200) > 0.5).astype(int)})

现在我想做的是在“filt”列等于 0 的地方绘制“vals”列，并更改索引小于 50 和大于 150 的间隔的线型和 alpha。按照上面提到的链接我试过了：

fig, ax = plt.subplots()
# Plot the values with index below 50 with 'filt' = 0.
ax.plot(a[(a.index < 50) | (a.filt == 0)].index.ravel(),a[(a.index < 50) | (a.filt == value)]['vals'].ravel(), alpha=.5)

# Plot the values with index between 50 and 150 with 'filt' = 0.
ax.plot(a.loc[a.filt == 0].index[(a.index <= 150) & (a.index >= 50)].ravel(),a.loc[a.filt == value]['vals'][(a.index <= 150) & (a.index >= 50)].ravel())

# Plot the values with index above 150 with 'filt' = 0.
ax.plot(a[(a.index > 150) | (a.filt == 0)].index.ravel(),a[(a.index > 50) | (a.filt == value)]['vals'].ravel(), alpha=.5)

当前正在返回 ValueError。 我该如何解决这个问题？ （最好以我以后可以应用于同一数据框中的不同列的方式）

谢谢

Answer 1

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

a = pd.DataFrame({'vals':np.arange(200),'filt':(np.random.rand(200) > 0.5).astype(int)})

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(a[(a.index < 50) & (a.filt == 0)].index.ravel(),a[(a.index < 50) & (a.filt == 0)]['vals'].ravel(), alpha=.5)
ax.plot(a[(a.filt == 0)& (a.index <= 150)& (a.index >= 50)]['vals'].ravel(), a[(a.filt == 0)& (a.index <= 150)& (a.index >= 50)]['vals'].index, ls="-.", alpha=.5)
ax.plot(a[(a.filt == 0)& (a.index >=150)]['vals'].ravel(), a[(a.filt == 0)& (a.index >= 150)]['vals'].index, ls="--", alpha=.5)

plt.show()

Answer 2

您可以使用 pandas 内置的绘图功能：

ax = a[(a.index<50) & (a.filt==0)].vals.plot(alpha=.5)
a[((a.index>=50) & (a.index<=150)) & (a.filt==0)].vals.plot(ax=ax)
a[(a.index>150) & (a.filt==0)].vals.plot(alpha=.5, ax=ax)