Pandas 绘制 Timedelta 系列，在选定时间用垂直线绘制答案

【问题标题】：Pandas graphing a Timedelta series, with vertical lines at selected timePandas 绘制 Timedelta 系列，在选定时间用垂直线绘制
【发布时间】：2017-07-21 16:44:57
【问题描述】：

我有一个与这个问题非常相似的问题：Pandas graphing a timeseries, with vertical lines at selected dates，但该解决方案不适用于 Timedelta。

考虑这个系列：

In:
avg_hr.head()

Out:
00:00:00     69.000000
00:00:01     93.750000
00:00:02     93.125000
00:00:03     92.900000
00:00:04     93.222222
00:00:05     93.222222
...
Name: bpm, Length: 253, dtype: float64

我可以像这样选择这个系列中的元素：

In:
avg_hr[pd.Timedelta(seconds=3)]

Out:
92.9

我可以生成这样的图表：

In:
avg_hr.plot()

但是，我不能像这样用 TimeDelta 绘制垂直线：

In:
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=110), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

Out:
TypeError: Cannot compare type 'Timedelta' with type 'float64'

不过，如果我使用浮点数或整数，垂直线会出现在位置 0。

In:
plt.axvline(x=110, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

如何使用这个 timedelta 索引绘制垂直线？

编辑：

即使我直接使用 x 轴上使用的键，我也会遇到同样的错误：

In:
for key in avg_hr.keys():
    ax.axvline(x=key, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

Out:
TypeError: Cannot compare type 'Timedelta' with type 'float64'

【问题讨论】：

avg_hr.index.dtype 返回什么？
@Vinícius Aguiar：输出：timedelta64[ns]

标签： python pandas matplotlib timedelta

【解决方案1】：

我发现即使我以秒为单位工作，并且轴标签以秒为单位显示时间，实际上也是以纳秒为单位！

来自文档Pandas Time Deltas：

Pandas 表示使用 64 位的纳秒分辨率的 Timedeltas 整数

因此，在我的问题示例中，当我调用它时，垂直线不在位置 0，而是实际上在 110 纳秒的位置（在这个比例下非常接近 0）：

plt.axvline(x=110, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

解决方案只需将 x 值转换为纳秒：

x_ns = pd.Timedelta(seconds=110) / pd.Timedelta(1,'ns') #Seconds to nanoseconds
plt.axvline(x=x_ns, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

我在尝试更改 xlim 时发现了这一点，然后我发现一切都在纳秒级。因此，需要对 xlim 应用相同的转换。

ax1.set_xlim([0, 110])

结果多条垂直线

完成：

#Add verticals lines for specific event
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=120) / pd.Timedelta(1,'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=185) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=210) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=225) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

【讨论】：

真的很整洁，你可以改，重新格式化你的数据框，似乎avg_hr = pd.DataFrame({'data':pd.Series(np.random.randn(240)).cumsum(),'time': pd.to_timedelta(np.arange(240), unit='s')}) ; avg_hr.plot() ; plt.axvline(x=110,color='r', linestyle='dashed', linewidth=2) ; plt.show() 效果很好。

【解决方案2】：

我也遇到过类似的问题。我使用的 TimeDelta 索引的解决方案是 total_seconds 属性，它以秒为单位返回浮点数。 ("timedelta 的总持续时间，以秒为单位（精度为 ns）")

所以，

plt.axvline(pd.Timedelta(seconds=120).total_seconds, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

应该可以解决问题。

【讨论】：