python - 用年复一年的数据绘制 Pandas 数据框

Question

我有一个格式的数据框

              value
2000-01-01    1
2000-03-01    2
2000-06-01    15
2000-09-01    3
2000-12-01    7
2001-01-01    1
2001-03-01    3
2001-06-01    8
2001-09-01    5
2001-12-01    3
2002-01-01    1
2002-03-01    1
2002-06-01    8
2002-09-01    5
2002-12-01    19

(索引是日期时间)我需要逐年绘制所有结果以比较每 3 个月的结果(数据也可以是每月的)，加上所有年份的平均值。

我可以轻松地分别绘制它们，但由于索引，它会根据索引移动图:

fig, axes = plt.subplots()
df['2000'].plot(ax=axes, label='2000')
df['2001'].plot(ax=axes, label='2001')
df['2002'].plot(ax=axes, label='2002')
axes.plot(df["2000":'2002'].groupby(df["2000":'2002'].index.month).mean())

所以这不是想要的结果。我在这里似乎有一些答案，但你必须连接，创建一个多索引和绘图。如果其中一个数据框有 NaN 或缺失值，它会非常麻烦。有 Pandas 的方法吗？

Answer 1

这是你想要的吗？改造后可以添加手段。

df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 15, 3, 7, 1, 3, 8, 5, 3, 1, 1, 8, 5, 19]},
              index=pd.DatetimeIndex(['2000-01-01', '2000-03-01', '2000-06-01', '2000-09-01',
                                      '2000-12-01', '2001-01-01', '2001-03-01', '2001-06-01',
                                      '2001-09-01', '2001-12-01', '2002-01-01', '2002-03-01',
                                      '2002-06-01', '2002-09-01', '2002-12-01']))


pv = pd.pivot_table(df, index=df.index.month, columns=df.index.year,
                    values='value', aggfunc='sum')
pv
#     2000  2001  2002
# 1      1     1     1
# 3      2     3     1
# 6     15     8     8
# 9      3     5     5
# 12     7     3    19

pv.plot()