时间上类别的水平条形图

Question

我目前有一个数据集，其中的每一行都有效或无效，有效性是由True或False列声明的。

可以在下面的代码段中查看数据集的示例：

                TimeStamp  Avg. Values  ... Validity
0     2015-02-14 20:30:00      5.1736  ...     False  
1     2015-02-14 20:40:00      16.6266  ...    True   
2     2015-02-14 20:50:00      12.7667  ...    True   
3     2015-02-14 21:00:00      11.6077  ...    False   
4     2015-02-14 21:10:00       19.6851  ...   True   
                  ...          ...  ...         ...    
1000 2015-06-12 23:30:00       1.699  ...      True  
1001 2015-06-12 23:40:00       2.2468  ...     False  
1002 2015-06-12 23:50:00       3.1147  ...     False  
1003 2015-06-13 00:00:00       6.141  ...      True  
1004 2015-06-13 00:10:00       3.792  ...      True  

我的目标是考虑到列的有效性，在一段时间内像Gantt图一样绘制Validity。因此，我的想法是我将生成指示时间段内数据类别的水平条。我编写的一个示例并未反映上述数据，但它说明了我想要实现的目标是：

到目前为止，我看到的大多数水平条形图仅显示每个类别的数据量。因此，是否可能以某种方式像甘特图那样绘制它，以显示随时间变化的类别？

Answer 1

使用plt.barh，您可以使用10分钟作为小节的宽度来指示所有开始位置。用'none'颜色为不需要的位置上色：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np

dates = pd.date_range(start='2020-02-14 20:30', end='2020-02-24', freq='10min')
data = pd.DataFrame({'Timestamp': dates,
                     'Validity': (np.round(np.random.uniform(0, .02, len(dates)).cumsum()) % 2).astype(bool)})
color = 'dodgerblue'
plt.barh(y=1, left=data['Timestamp'], width=1/24/6, height=0.3,
         color=['none' if not val else color for val in data['Validity']])
plt.axhline(1, color=color)
plt.barh(y=0, left=data['Timestamp'], width=1/24/6, height=0.3, color=['none' if val else color for val in data['Validity']])
plt.axhline(0, color=color)

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator())
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%d-%b'))
plt.yticks([0, 1], ['False', 'True'])
# plt.xticks(rotation=30)
plt.margins(y=0.4)
plt.ylabel('Validity')
plt.xlabel('Timestamp')
plt.tight_layout()
plt.show()

这是一种稍微复杂一些的方法，允许不定期的时间戳记。

首先将布尔列转换为整数（0的{​​{1}}和false的{​​{1}}）。然后计算连续条目之间的差异。这将显示零，而值保持不变，其中1的{​​{1}}翻转为true，而-1的翻转回到False。发生这种情况的索引可用于索引时间戳。为了避免第一个索引和最后一个索引出现问题，需要在数组的开头添加一个伪值。

True