[英]How can I automate the plotting of multiple 'chunks' of data from a very large time-series using Pandas?
[英]Plotting irregular time-series (multiple) from dataframe using ggplot
我有一个df,其结构如下:
UnitNo Time Sensor
0 1.0 2016-07-20 18:34:44 19.0
1 1.0 2016-07-20 19:27:39 19.0
2 3.0 2016-07-20 20:45:39 17.0
3 3.0 2016-07-20 23:05:29 17.0
4 3.0 2016-07-21 01:23:30 11.0
5 2.0 2016-07-21 04:23:59 11.0
6 2.0 2016-07-21 17:33:29 2.0
7 2.0 2016-07-21 18:55:04 2.0
我想创建一个时序图,其中每个UnitNo
都有自己的线(颜色),并且y轴值对应于Sensor
,而x轴为Time
。 我想在ggplot
执行此ggplot
,但是在弄清楚如何有效执行此操作时遇到了麻烦。 我看了以前的示例,但是它们都有规律的时间序列,即,每个变量的观察都在同一时间发生,这使得创建时间索引变得容易。 我想我可以循环遍历并将数据添加到plot(?),但是我想知道是否存在更有效/更优雅的方法。
我认为你需要pivot
或set_index
和unstack
与DataFrame.plot
:
df.pivot('Time', 'UnitNo','Sensor').plot()
要么:
df.set_index(['Time', 'UnitNo'])['Sensor'].unstack().plot()
如果重复:
df = df.groupby(['Time', 'UnitNo'])['Sensor'].mean().unstack().plot()
df = df.pivot_table(index='Time', columns='UnitNo',values='Sensor', aggfunc='mean').plot()
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