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拆分列中的行并為數(shù)據(jù)框繪制圖形。Python

拆分列中的行并為數(shù)據(jù)框繪制圖形。Python

精慕HU 2022-01-05 20:16:05
我的數(shù)據(jù)集包含days和hrs的數(shù)據(jù)time slot              hr_slot       location_point2019-01-21 00:00:00       0              342019-01-21 01:00:00       1              5642019-01-21 02:00:00       2              448 2019-01-21 03:00:00       3              46....2019-01-22 23:00:00       23             782019-01-22 00:00:00       0              342019-01-22 01:00:00       1              1652019-01-22 02:00:00       2              65 2019-01-22 03:00:00       3              156....2019-01-22 23:00:00       23             78數(shù)據(jù)集持續(xù) 7 天。即 7*24 行。如何繪制上述數(shù)據(jù)集的圖形。hr_slot on the X axis : (0-23 hours)loaction_point on Y axis : (location_point)and each day should have different color on the graph: (Day1: color1, Day2:color2....)
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1 回答

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www說(shuō)

TA貢獻(xiàn)1775條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

考慮旋轉(zhuǎn)第一您的數(shù)據(jù):


# Create normalized date column

df['date'] = df['time slot'].dt.date.astype(str)


# Pivot

piv = df.pivot(index='hr_slot', columns='date', values='location_point')

piv.plot()

更新

要過(guò)濾繪制的日期,請(qǐng)使用loc或iloc:


# Exclude first and last day    

piv.iloc[:, 1:-1].plot()


# Include specific dates only

piv.loc[:, ['2019-01-21', '2019-01-22']].plot()

使用替代方法pandas.crosstab:


(pd.crosstab(df['hr_slot'],

             df['time slot'].dt.date,

             values=df['location_point'],

             aggfunc='sum')

 .plot())


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反對(duì) 回復(fù) 2022-01-05
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