使用每日数据集绘制以月份为 x 轴的 seaborn 箱线图答案

【问题标题】：plot a seaborn boxplot with month as x-axes with a daily dataset使用每日数据集绘制以月份为 x 轴的 seaborn 箱线图
【发布时间】：2018-08-30 12:26:12
【问题描述】：

我有一个这样的数据集：

>>> print(ds.head())

         date     sum
  0  2013-08-31  19.000
  1  2013-09-01  37.000
  2  2013-09-02  10.750
  3  2013-09-03  21.500
  4  2013-09-04  44.125

>>> print(ds.tail())


            date      sum
    1742  2018-08-24  129.875
    1743  2018-08-25  196.375
    1744  2018-08-26  247.000
    1745  2018-08-27  104.125
    1746  2018-08-28  149.250

数据集包含大约 1700 行每日数据。我想绘制一个箱线图，以便查看每月值。像这样的东西

我需要 X 轴上的月份，例如 JAN/FEB/MAR 等。

如果我有每日数据集，我找不到任何可行的解决方案来实现这一点。我想我必须先做数据准备并对每月的值进行分组？或者我怎样才能以一种简单快捷的方式进行编程？

【问题讨论】：

标签： python seaborn boxplot

【解决方案1】：

您可以使用dt.strftime('%b') 元素并按如下方式创建月份列：

df=pd.DataFrame(np.random.randint(50,1000,365).reshape(-1,1),
                index=pd.date_range('2018-01-01','2018-12-31',freq='D'),
                columns=['sum'])
df.reset_index(inplace=True)
df.columns = ['Date','sum']
df.head()

          Date  sum
0   2018-01-01  984
1   2018-01-02  582
2   2018-01-03  967
3   2018-01-04  503
4   2018-01-05  330

df['month'] = df['Date'].dt.strftime('%b')

使用seaborn.boxplot 并传递x='month'、y='sum' 和data=df 作为参数。您将获得所需的箱线图。

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches((12,4))
sns.boxplot(x='month',y='sum',data=df,ax=ax)
plt.show()

绘图颜色等参数未设置为OP的显示绘图。

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您的 DataFrame df 包含“日期”和“总和”两列，我们需要在“日期”字段中对其进行排序，以使行按正确的顺序排列，否则我们可以看到月份顺序错误。然后我们需要创建一个包含每个日期月份名称的支持列。就是这样，我们准备好剧情了。

代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# just an example...
df = pd.DataFrame([["2013-08-31", 19], ["2013-09-01", 37], ["2013-09-02", 10.75]], columns=["date", "sum"])

# sort the rows by date
df.sort_values(by="date", inplace=True)

# create a support series with the name of the month of each row
month_names = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
months = df["date"].apply(lambda date: month_names[int(date.split("-")[1])-1])

# plot it
sns.boxplot(months, df["sum"])

希望对你有帮助。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以从日期时间使用函数strftime。

这是一个例子：

from datetime import date
import random
import pandas as pd
from seaborn import boxplot

dates = [date.today()]*10
dataSum = [random.randint(1,100) for x in range(10)] 

d = {'date': dates, 'sum':dataSum}
df = pd.DataFrame(data = d)

dateData =  [x.strftime('%B') for x in df['date']]
boxplot(dateData, df['sum'])

Resulting Plot

【讨论】：