我有一个以 30 分钟为间隔的能源消耗读数的年度数据集:
data
2012-11-01 00:00:00 0.177
2012-11-01 00:30:00 0.141
2012-11-01 01:00:00 0.112
2012-11-01 01:30:00 0.082
2012-11-01 02:00:00 0.080
...
如何绘制显示每周数据消耗的多线图？也就是说，最终我会得到一个包含 52 条线的图表，其中 x 轴是一周中的时间(天？半天？小时？)，y 轴是消耗量。
谢谢
最佳答案
考虑索引为 tidx 的数据帧 df
tidx = pd.date_range('2016-01-01', '2017-01-01', freq='30T')
df = pd.DataFrame(dict(data=(np.random.randn(len(tidx)) + .01).cumsum()), tidx)
创建相对于第一个日期的时间增量
deltas = df.index - df.index[0]
根据增量创建周数
week = deltas.days // 7
使用 pd.MultiIndex 构建新的 pd.Series 对象
d1 = pd.Series(
df.data.values,
[deltas - pd.to_timedelta(week, 'w'), week]
)
展开
# d2 = d1.unstack().add_prefix('Week ') # working version
# explanation version
d2 = print(d1.unstack().add_prefix('Week '))
d2.iloc[:10, :5]
Week 0 Week 1 Week 2 Week 3 Week 4
00:00:00 -0.973634 -5.350765 6.918354 -3.536488 22.489763
00:30:00 -2.320088 -5.632370 6.670572 -4.852697 24.493568
01:00:00 -2.499885 -3.458980 8.748229 -4.059241 25.278759
01:30:00 -3.525366 -2.286180 8.345489 -5.241154 26.086324
02:00:00 -2.110594 -2.801211 8.626546 -6.840205 28.028737
02:30:00 -2.811840 -2.605900 9.224140 -6.601106 28.014257
03:00:00 -4.119560 -3.497173 9.801411 -6.431539 29.284452
03:30:00 -4.927063 -3.406615 11.729483 -5.526467 27.834364
04:00:00 -5.573758 -2.559643 13.653698 -3.948048 28.956422
04:30:00 -4.878375 -4.322923 12.017081 -2.862244 28.364504
齐心协力
tidx = pd.date_range('2016-01-01', '2017-01-01', freq='30T')
df = pd.DataFrame(dict(data=(np.random.randn(len(tidx)) + .01).cumsum()), tidx)
deltas = df.index - df.index[0]
week = deltas.days // 7
d1 = pd.Series(
df.data.values,
[deltas - pd.to_timedelta(week, 'w'), week]
)
d2 = d1.unstack().add_prefix('Week ')
ax = d2.plot(rot=30, colormap='jet')
lg = ax.legend(ncol=4, loc=2, bbox_to_anchor=(1.05, 1))
关于Python Pandas - 年度数据的每周折线图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44272637/