從單個數據幀列繪制多行

Question

我試圖使用matplotlib從gps數據集繪制時空圖。 目前我有一個龐大的數據幀字典。 我的詞典中的每個數據框都是針對單個車輛的。

經過大量過濾后，我目前每輛車都需要兩列，其中“時間”列為日期時間（已格式化並可繪制），“距離”列為float64類型。

我當前的繪圖數據看起來像一個數據幀：

Time    Distance
06:00   0
06:01   0,2
.   .   .
.   .   .
.   .   .
06:45   15
06:46   0
06:47   0,1
.   .   .
.   .   .
.   .   .
07:15   15
07:16   0

正如您所看到的，我的距離列在0-15之間變化。 我想要做的是我希望每個0-15數據在時空圖中用不同的線表示。

我想要繪制的是類似的東西;

！ https://cramster-image.s3.amazonaws.com/definitions/CL-3347V2.png

如何使用不同的線條為每個0-15部分繪制我的距離列？

謝謝您的幫助

Answer 1

一種方法是創建一個新列，使用唯一標簽標記每個連續非遞減值的運行，然后將這些標簽unstack為列。 每個DataFrame列都繪制為單獨的數據系列。

# Example data, a bit different from yours
df = pd.DataFrame({'Distance': [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 14.0, 15.0, 
                                0.0, 0.1, 14.0, 15.0, 
                                0.0, 0.3],
                   'Time': ['06:00', '06:01', '06:02', '06:03', '06:44', '06:45',
                            '06:46', '06:47', '07:14', '07:15',
                            '07:16', '07:17']})

# Convert time strings to datetime if needed
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

# Add column that labels each run of non-decreasing values
df['Vehicle'] = df['Distance'].diff().lt(0).cumsum()

df
                  Time  Distance  Vehicle
0  2019-03-29 06:00:00       0.0        0
1  2019-03-29 06:01:00       0.2        0
2  2019-03-29 06:02:00       0.4        0
3  2019-03-29 06:03:00       0.6        0
4  2019-03-29 06:44:00      14.0        0
5  2019-03-29 06:45:00      15.0        0
6  2019-03-29 06:46:00       0.0        1
7  2019-03-29 06:47:00       0.1        1
8  2019-03-29 07:14:00      14.0        1
9  2019-03-29 07:15:00      15.0        1
10 2019-03-29 07:16:00       0.0        2
11 2019-03-29 07:17:00       0.3        2

# Reshape to one column per vehicle
df.set_index(['Time', 'Vehicle'])['Distance'].unstack()

Vehicle                 0     1    2
Time
2019-03-29 06:00:00   0.0   NaN  NaN
2019-03-29 06:01:00   0.2   NaN  NaN
2019-03-29 06:02:00   0.4   NaN  NaN
2019-03-29 06:03:00   0.6   NaN  NaN
2019-03-29 06:44:00  14.0   NaN  NaN
2019-03-29 06:45:00  15.0   NaN  NaN
2019-03-29 06:46:00   NaN   0.0  NaN
2019-03-29 06:47:00   NaN   0.1  NaN
2019-03-29 07:14:00   NaN  14.0  NaN
2019-03-29 07:15:00   NaN  15.0  NaN
2019-03-29 07:16:00   NaN   NaN  0.0
2019-03-29 07:17:00   NaN   NaN  0.3

# plot
df.set_index(['Time', 'Vehicle'])['Distance'].unstack().plot(marker='.')

Answer 2

你可以直接plt.plot(df.time, df.dist)並得到這個：

或者你可以做類似於Peter的解決方案而不用堆疊，以防你有很多時間塊：

df['chunk'] = df['dist'].diff().lt(0).cumsum()

fig, ax = plt.subplots(1,1)
df.groupby('chunk').plot(x='time', y='dist', ax=ax, legend=False, c='b')
plt.show()

得到