从 2D Hourly DataFrame 绘制 1D 时间序列

Question

我正在尝试绘制从我的公用事业提供商下载的一年的公用事业数据。数据以矩阵形式提供，其中每一行是不同的日期（最近在顶部），每一列是一天中的一个小时（上午 11:00、下午 12:00、下午 1:00 等）。我想将此 2D DataFrame 转换为 1D Timeseries，然后绘制系列。

使用 .stack() 让我很接近，但我似乎无法在它们堆叠后从日期和时间列创建日期时间。此外，在绘制时，它从左到右正确绘制小时，但日期从左到右递减。例如，它绘制 25 日（凌晨 1 点、凌晨 2 点、凌晨 3 点等）、24 日（凌晨 1 点、凌晨 2 点、凌晨 3 点等）、23 日（凌晨 1 点、凌晨 2 点、凌晨 3 点等）。我确信这会在创建真正的日期时间后自行修复。

下面的代码生成了一个小样本 df，但在真实数据集中，所有 24 小时都是列，一年中的所有日期都是行。

df=pd.DataFrame({'Date':['06/25/17','06/24/17','06/23/17'], '12:00 AM':
[1,2,3],'1:00 AM':[4,5,6],'2:00 AM':[7,8,9],})
df.set_index(['Date'], inplace = True)
df

目标是创建一个序列，其中索引是时间序列，实用程序使用是数据。

谢谢！

Answer 1

我认为您需要 unstack 您的数据框，连接列 Date 和 level_0 以制作时间戳。然后将索引设置为时间戳并删除额外的列。

df=pd.DataFrame({'Date':['06/25/17','06/24/17','06/23/17'], '12:00 AM':
[1,2,3],'1:00 AM':[4,5,6],'2:00 AM':[7,8,9],})
df.set_index(['Date'], inplace = True)

#Unstack and reset index
df = df.unstack().reset_index()

#concatenate timestamp and convert to datetime
df['Timestamp'] = df['Date'] + ' '+ df['level_0']
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'],format="%m/%d/%y %I:%M %p")
df =df.sort_values(by='Timestamp')
df = df.set_index('Timestamp')

#drop extra columns
df = df.drop(['Date','level_0'],axis=1)

返回 df 看起来像：

                     0
Timestamp             
2017-06-23 00:00:00  3
2017-06-23 01:00:00  6
2017-06-23 02:00:00  9
2017-06-24 00:00:00  2
2017-06-24 01:00:00  5
2017-06-24 02:00:00  8
2017-06-25 00:00:00  1
2017-06-25 01:00:00  4
2017-06-25 02:00:00  7

然后你可以用

来绘制你的时间序列

df.plot()

产量：