第七色在线视频,2021少妇久久久久久久久久,亚洲欧洲精品成人久久av18,亚洲国产精品特色大片观看完整版,孙宇晨将参加特朗普的晚宴

為了賬號(hào)安全,請(qǐng)及時(shí)綁定郵箱和手機(jī)立即綁定
已解決430363個(gè)問題,去搜搜看,總會(huì)有你想問的

Plotly:如何使用最新值直到新值可用來處理時(shí)間序列中的缺失值?

Plotly:如何使用最新值直到新值可用來處理時(shí)間序列中的缺失值?

幕布斯7119047 2023-01-04 16:28:58
我有兩個(gè)熊貓系列。一個(gè)有所有日期的條目,一個(gè)有零星的條目。在下面的示例中繪制df2['Actual']時(shí)。在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)繪制最新值而不是在每個(gè)記錄點(diǎn)之間畫一條線的最佳方法是什么。在此示例中,該Actuals線將繪制在 y 軸上的 90 處,直到 2020 年 6 月 3 日將跳至 280。import pandas as pdimport plotly.graph_objs as god1 = {'Index': [1, 2, 3, 4, 5, 6],     'Time': ["2020-06-01", "2020-06-02", "2020-06-03", "2020-06-04" ,"2020-06-05" ,"2020-06-06"],     'Pred': [100, -200, 300, -400 , -500, 600]    }d2 = {'Index': [1, 2, 3],     'Time': ["2020-06-01", "2020-06-03","2020-06-06"],     'Actual': [90, 280, 650]    }df1 = pd.DataFrame(data=d1)df2 = pd.DataFrame(data=d2)def plot_over_time(df1, df2):    fig = go.Figure()    traces = []    fig.add_trace(dict(        x=df1['Time'], y=df1['Pred'],        mode='lines+markers',        marker=dict(size=10),        name = "Preds"))        fig.add_trace(dict(        x=df2['Time'], y=df2['Actual'],        mode='lines+markers',        marker=dict(size=10),        name = "Actuals"))    fig.show()plot_over_time(df1, df2)
查看完整描述

1 回答

?
弒天下

TA貢獻(xiàn)1818條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

使用line_shape='hv'for eachgo.Scatter來產(chǎn)生這個(gè):

http://img1.sycdn.imooc.com//63b538f10001676506580286.jpg

這樣,plotly 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的可視化表示,因此在這種情況下無需應(yīng)用 pandas。


完整代碼:


import pandas as pd

import plotly.graph_objs as go


d1 = {'Index': [1, 2, 3, 4, 5, 6],

     'Time': ["2020-06-01", "2020-06-02", "2020-06-03", "2020-06-04" ,"2020-06-05" ,"2020-06-06"],

     'Pred': [100, -200, 300, -400 , -500, 600]

    }


d2 = {'Index': [1, 2, 3],

     'Time': ["2020-06-01", "2020-06-03","2020-06-06"],

     'Actual': [90, 280, 650]

    }

df1 = pd.DataFrame(data=d1)

df2 = pd.DataFrame(data=d2)


def plot_over_time(df1, df2):

    fig = go.Figure()

    traces = []

    fig.add_trace(dict(

        x=df1['Time'], y=df1['Pred'],

        mode='lines+markers',

        marker=dict(size=10),

        name = "Preds", line_shape='hv'))    

    fig.add_trace(dict(

        x=df2['Time'], y=df2['Actual'],

        mode='lines+markers',

        marker=dict(size=10),

        name = "Actuals", line_shape='hv'))

    fig.show()


plot_over_time(df1, df2)

這里查看更多詳細(xì)信息和其他選項(xiàng)。



查看完整回答
反對(duì) 回復(fù) 2023-01-04
  • 1 回答
  • 0 關(guān)注
  • 149 瀏覽
慕課專欄
更多

添加回答

舉報(bào)

0/150
提交
取消
微信客服

購課補(bǔ)貼
聯(lián)系客服咨詢優(yōu)惠詳情

幫助反饋 APP下載

慕課網(wǎng)APP
您的移動(dòng)學(xué)習(xí)伙伴

公眾號(hào)

掃描二維碼
關(guān)注慕課網(wǎng)微信公眾號(hào)