在熊猫数据框中出现间隔日期的绘图频率答案

【问题标题】：Plot frequency of dates in interval occurred in pandas dataframe在熊猫数据框中出现间隔日期的绘图频率
【发布时间】：2018-04-07 20:00:29
【问题描述】：

我有日期从 1970 年到 2018 年的数据框，我想绘制从 2016 年到 2017 年的发生频率。

In[95]: df['last_payout'].dtypes
Out[95]: dtype('<M8[ns]')

数据以这种格式存储：

In[96]: df['last_payout'].head

Out[96]: <bound method NDFrame.head of 0         1970-01-01
1         1970-01-01
2         1970-01-01
3         1970-01-01
4         1970-01-01

我使用 group by 和 count 按年份绘制：

 In[97]: df['last_payout'].groupby(df['last_payout'].dt.year).count().plot(kind="bar")

我想在特定日期之间获取此图，我尝试输入df['last_payout'].dt.year > 2016，但我得到了这个：

如何获取特定日期范围的图？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

我认为需要先过滤between 和boolean indexing：

rng = pd.date_range('2015-04-03', periods=10, freq='7M')
df = pd.DataFrame({'last_payout': rng})  
print (df)
  last_payout
0  2015-04-30
1  2015-11-30
2  2016-06-30
3  2017-01-31
4  2017-08-31
5  2018-03-31
6  2018-10-31
7  2019-05-31
8  2019-12-31
9  2020-07-31

(df.loc[df['last_payout'].dt.year.between(2016, 2017), 'last_payout']
       .groupby(df['last_payout'].dt.year)
       .count()
       .plot(kind="bar")
)

替代解决方案：

(df.loc[df['last_payout'].dt.year.between(2016, 2017), 'last_payout']
         .dt.year
         .value_counts()
         .sort_index()
         .plot(kind="bar")
)

编辑：对于有年份的月份，通过 to_period 将日期时间转换为月份：

(df.loc[df['last_payout'].dt.year.between(2016, 2017), 'last_payout']
         .dt.to_period('M')
         .value_counts()
         .sort_index()
         .plot(kind="bar")
)

【讨论】：

Ami Tavory 的回答中的related_df 是哪里？
@user40 - 哎呀，错了。我希望它现在运行良好。
感谢您提供如此详细的回答，能否请您说明如何扩展绘图以使其在 X 轴上有几个月？谢谢
@user40 - 你认为年份和月份吗？喜欢2016-01？还是只有months 而没有years？
是的，有年有月，就像时间线一样。

【解决方案2】：

注意

df['last_payout'].dt.year > 2016

只返回一个布尔系列，因此绘制它确实会显示一个条形图，其中包含此日期的数量。

尝试先创建一个相关的df：

relevant_df = df[(df['last_payout'].dt.year > 2016) & (df['last_payout'].dt.year <= 2017)]

（当然，根据您的需要使用严格或不使用不等式。）

然后在上面执行情节：

relevant_df['last_payout'].groupby(relevant_df['last_payout'].dt.year).count().plot(kind="bar")

【讨论】：