随着时间的推移绘制类别百分比答案

【问题标题】：Plot Category Percentages Over Time随着时间的推移绘制类别百分比
【发布时间】：2018-07-17 08:39:31
【问题描述】：

我有一个带有日期时间索引和软件版本列的 DataFrame：

Date                   Version
2018-07-10 15:42:16    1.0
2018-07-10 16:38:18    1.0
2018-07-10 20:21:54    2.0
2018-07-11 08:28:56    1.0
2018-07-11 13:16:48    2.0
2018-07-13 15:25:56    2.0

我想按时间（比如每月）绘制我有多少个唯一版本以及这些版本是什么。我希望随着时间的推移将其绘制为填充区域图。随着采用过程中的区域增加，新版本推出时区域减少。

可能是这样，但以横向时间和版本为分组。

https://python-graph-gallery.com/253-control-the-color-in-stacked-area-chart/

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

你可以这样做：

df.groupby('Version').resample('M').nunique()

或：

df.resample('d')['Version'].unique()

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个，假设你的数据文件格式如上：

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 
data = pd.read_table(filename, parse_dates=['Date'], date_parser=dateparse)  # your file name 
data['month']  = data['Date'].dt.month.values; # can be year, etc. 
Months = data.groupby('month')['Version'].nunique().index.values 
nVersion = data.groupby('month')['Version'].nunique().values  
plt.fill_between(Months,0,nVersion)
plt.show()

【讨论】：