我有 8 年的日常数据。我想绘制一周中的每一天、一年中的每周和一年中的每个月的所有值。我怎么做？

Question

我希望能够在一周中的每一天、一年中的每一周和每个月可视化我的数据点。我能够每年可视化我的数据。但是当我调整每月和每周的代码时，x 轴保持每年不变。

我有 8 年的住院记录。我的数据分为 2 列。第 1 列是我的“日期”列，从 2010 年 3 月 10 日开始，到 2017 年 12 月 31 日结束。第 2 列是我的价值列。此栏列出了我是否有患者来接受治疗。第 2 列中的值是 0 或 x 个数字。例如，0 表示我没有患者 x 表示我有 x 名患者。当我尝试以图形方式表示这些数据时，它只计算我每周拥有的最大 x 数。

df=pd.read_csv('Data 3.csv', parse_dates=["Dates"], index_col="Dates")
# create the plot space upon which to plot the data
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,10))

# add the x-axis and the y-axis to the plot
ax.plot(df.resample('Y').sum()['Total # Events'],color = 'blue')

# rotate tick labels
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45)

# set title and labels for axes
ax.set(xlabel="Years",
ylabel="Total # of Events",
title="Yearly Treatment Events from 2010-2017");

Graph result

所以我得到了正确的图形。但是，当我每月将 (df.resample('Y').sum() 从 ('Y') 更改为 ('M') 时，我会得到一个显示每年 X 轴和值的图表。我该如何更改获取每月 X 轴和每周 X 轴？

Answer 1

按照 matplotlib.org 上名为 "Date tick labels" 的指南，我建议使用这些参数：

# format the ticks
ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yearsFmt)
ax.xaxis.set_minor_locator(months)

例如，尝试在ax.plot() 之后仅将此行添加到您的代码中：

ax.xaxis.set_major_locator(months)

请记住，尽管您对数据进行了重新采样，但并不会更改开始日期或结束日期。您的图表看起来非常相似，只是它现在更平滑了；它不会有 7 分，而是 7 * 12 分。

Answer 2

所以，正如我所假设的，考虑到日期是可用的，这很容易。

所以首先创建新的列来表示日期所属的周、年和月。为此，您需要在读取 csv 时将 Dates 设置为 index 和 parse_dates：

data=pd.read_csv('Data 3.csv',index_col='Dates',parse_dates=True)

现在您可以创建三列：

data['Week']=data.index.week
data['Month']=data.index.month
data['Year']=data.index.year

这将为您提供如下数据：

            Total # Events  Week  Year  Month
Dates                                        
2010-03-10               0    10  2010      3
2010-03-11               4    10  2010      3
2010-03-12               0    10  2010      3
2010-03-13               0    10  2010      3
2010-03-14               0    10  2010      3
2010-03-15               0    11  2010      3
2010-03-16               0    11  2010      3
2010-03-17               0    11  2010      3
2010-03-18               2    11  2010      3
2010-03-19               0    11  2010      3

我不会为你分享整个代码，我只会展示 Year 输出以及它是如何工作的，休息一下，我希望你能自己做，否则你不会学到任何东西。

那么下一步就是：

Yearwise=data.groupby(by=('Year')).sum()['Total # Events']

就是这样，绘制它：

plt.figure(figsize=(14,10))
Yearwise.plot()

您也分享的图表是：

请记住，对于月份而言，您需要将年份和月份放在一起进行分组，否则最终会将所有相同编号的月份分组在一起。我的意思是这样的——

by=('Year','Month'))

休息一下，我相信您可以自己解决。如果您遇到错误，请告诉我。