在 seaborn 中為時間序列 plot 的一部分着色

Question

基於包含兩列的 dataframe，一列帶有日期和時間，一列帶有價格值，我得到以下圖：

import seaborn as sns
# Use seaborn style defaults and set the default figure size
sns.set(rc={'figure.figsize':(20, 7)})
df['value'].plot(linewidth=0.5);

cols_plot = ['value']
axes = df[cols_plot].plot(marker='.', alpha=0.5, linestyle='None', figsize=(20, 7), subplots=True)
for ax in axes:
      ax.set_ylabel('Price')

我想為圖表的一部分（即 7 天）使用不同的顏色。 我首先嘗試使用標記，但屬性.axvline不起作用。 我知道通常使用plt.plot之類的東西，其中有指定間隔和顏色的參數，但就我而言，我有一個數組。 不是 plot。

編輯：這是數據數組的示例：

+-----------------------------------+------------+
|               Start                   Value    |
+-----------------------------------+------------+
  08.06.2019 08:00                         33
  08.06.2019 09:00                         65      
  08.07.2019 08:00                         45 
  08.07.2019 09:00                         57 
  08.08.2019 08:00                         52 
+-----------------------------------+------------+

我只想為跨越 7 月的圖表着色。

Answer 1

我不確定我是否理解了你的問題，所以我將以 go 為例：

import matplotlib.pyplot as plt

t=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

a=[10, 50, 100, 40, 20, 10, 80, 50, 78, 41]

plt.plot(t[0:5], a[0:5], color='red')
plt.plot(t[6:10], a[6:10], color='blue')

你想做類似的事情嗎？

編輯：

嗨對不起久等了

因此，我假設您有兩個變量，一個包含 valeus，另一個包含日期。 Personnaly，我去了類似的東西：

date = ['08.06.2019', '08.06.2019', '08.07.2019', '08.07.2019', '08.08.2019']
value = [33, 65, 45, 57, 52]


t =[]
a=[]

for i in range(len(date)):
    t.append(date[i].split("."))


for i in range(len(t)):
    a.append(int(t[i][1]))


plt.xticks((6, 7, 8), ('08.06.2019', '08.07.2019', '08.08.2019'))
for i in range(len(a)):
    if a[i] == 7 :
        plt.scatter(a[i], value[i], color = "red")
    else : 
        plt.scatter(a[i], value[i], color ="blue")

它允許您顯示散點圖 plot，如果您想要帶有線條的 plot，您可以從中獲得靈感！ 希望能幫助到你 ！

Answer 2

你可以先 plot 一個正常的時間序列 plot

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) 
ax1=plt.subplot(121)

sns.lineplot(x="Date", y="Value", data=df, ax=ax1) # plot normal time series plot
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b-%Y")) # change to nicer date format

然后 plot 只是將感興趣的區域覆蓋在正常時間序列 plot 之上。

# plot subset on top of the normal time series
sns.lineplot(x="Date", y="Value", 
    data=df[(df['Date'] > '2018-11-30') & (df['Date'] < '2019-01-01')], 
    color='green', ax=ax1)