Python：如何在 x 轴上正确缩放此图中的点？

Question

这是我的数据集：

Date           Price    Peak     Trough
01-Jan-2002    33.78    False    False
02-Jan-2002    34.19    False    False
03-Jan-2002    35.44    False    False
04-Jan-2002    36.75    True     False
05-Jan-2002    32.28    False    True

我想将 价格 绘制为以日期为 X 轴的折线图。每当峰值 True 时，线上应该有一个绿点，而每当 Trough 是 True 时，线上应该有一个红点。

应该是这样的：

最好的解决方案是，如果我可以对其进行编码，那么只要条件为真，它就可以说明问题。但我不知道我是如何尝试制作两个新的数据框的。在 df1 中是峰值为真的所有数据点，在 df2 中是所有低谷为真的点。然后我尝试在一个图中绘制 3 个数据框，如下所示：

df.plot(x = 'Date', y = 'Price', figsize=(16,10))
plt.scatter(x = dfP['Date'], y = dfP['Price'], c = 'green')
plt.scatter(x = dfT['Date'], y = dfT['Price'], c = 'red')
plt.yscale('log')

但是，它不能正确缩放点：

如何正确缩放日期的点数？或者有没有一种更简单的方法，只要条件为真，我就可以设置点？提前致谢。

编辑：解决方案是不要将 pandas 与 matplotlib 混合。代码现在看起来像这样：

plt.figure(figsize=(16,10))
plt.plot(df['Date'], df['Dow Chemical Company (The)'])
plt.scatter(x = dfP['Date'], y = dfP['Dow Chemical Company (The)'], c = 'green')
plt.scatter(x = dfT['Date'], y = dfT['Dow Chemical Company (The)'], c = 'red')
plt.yscale('log')

现在所有点都正确显示在线上，但它在 x 轴上显示了我需要修复的每个日期。

Answer 1

我的第一个想法是使用 matplotlib 的markevery，它在一条线上添加圆圈，但它们必须与线的颜色相同。我认为您使用单独的scatter 绘图的方法是正确的。我刚刚用Price 替换了True，用NaN 替换了False。 （如有必要，请制作副本！）与您想要的输出足够接近：

df.loc[df.Peak, 'Peak'] = df.loc[df.Peak, 'Price']
df.loc[df.Trough, 'Trough'] = df.loc[df.Trough, 'Price']
df = df.replace(False, np.NaN)

f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
plt.grid()
plt.plot(df.set_index('Date')['Price'], color='b', label='sunspot_SWO')
plt.scatter(df.Date, troughs, label='min', color='r')
plt.scatter(df.Date, peaks, label='max', color='g')
plt.legend(loc='lower right');