根据我提出的问题:Combine similar rows to one row in python dataframe 1
我在下面有原始数据,有2个问题要问:
Meteor._reload.onMigrate(function() {
return [false];
});
如何“填写”yyyymmdd hr ariel cat kiki mmax vicky gaolie shiu nick ck
0 2015-12-27 9 0 0 0 0 0 0 0 23 0
1 2015-12-27 10 0 0 0 0 0 0 0 2 0
2 2015-12-27 11 0 0 0 0 0 0 0 20 0
3 2015-12-27 12 0 0 0 0 0 0 0 4 0
4 2015-12-27 17 0 0 0 0 0 0 0 2 0
5 2015-12-27 19 1 0 0 0 0 0 0 0 0
6 2015-12-28 8 0 8 0 0 0 0 0 0 0
7 2015-12-28 9 11 11 0 0 0 0 19 0 0
8 2015-12-28 10 85 13 0 0 2 0 15 0 0
9 2015-12-28 11 2 11 0 0 2 0 14 0 0
10 2015-12-28 12 2 20 0 4 0 0 10 0 0
11 2015-12-28 13 8 9 0 9 3 0 9 0 0
12 2015-12-28 14 4 10 0 8 0 0 22 0 0
13 2015-12-28 15 3 3 0 2 0 0 16 0 0
14 2015-12-28 16 14 5 1 1 0 0 19 0 0
15 2015-12-28 17 15 1 2 0 0 0 19 0 0
16 2015-12-28 18 0 0 0 6 0 0 0 0 0
17 2015-12-28 19 0 0 0 5 0 0 0 0 0
18 2015-12-28 20 0 0 0 1 0 0 0 0 0
的“hr”索引?结果应该是这样的:
DataFrame
如何根据列和小时绘制折线图?
x轴=列,即:ariel,cat,kiki ......
yyyymmdd hr ariel cat kiki mmax vicky gaolie shiu nick ck
12/27/15 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12/27/15 9 0 0 0 0 0 0 0 23 0
12/27/15 10 0 0 0 0 0 0 0 2 0
12/27/15 11 0 0 0 0 0 0 0 20 0
12/27/15 12 0 0 0 0 0 0 0 4 0
12/27/15 13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12/27/15 14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12/27/15 15 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12/27/15 16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12/27/15 17 0 0 0 0 0 0 0 2 0
12/27/15 18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12/27/15 19 1 0 0 0 0 0 0 0 0
12/27/15 20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12/28/15 8 0 8 0 0 0 0 0 0 0
12/28/15 9 11 11 0 0 0 0 19 0 0
12/28/15 10 85 13 0 0 2 0 15 0 0
12/28/15 11 2 11 0 0 2 0 14 0 0
12/28/15 12 2 20 0 4 0 0 10 0 0
12/28/15 13 8 9 0 9 3 0 9 0 0
12/28/15 14 4 10 0 8 0 0 22 0 0
12/28/15 15 3 3 0 2 0 0 16 0 0
12/28/15 16 14 5 1 1 0 0 19 0 0
12/28/15 17 15 1 2 0 0 0 19 0 0
12/28/15 18 0 0 0 6 0 0 0 0 0
12/28/15 19 0 0 0 5 0 0 0 0 0
12/28/15 20 0 0 0 1 0 0 0 0 0
代表一个日期(即2015-12-27,2015-12-28 ..)这是我想得到的情节的框架: please click here for the picture
答案 0 :(得分:2)
您可以将var testArray = [[TestClosure]?](count: 4, repeatedValue: nil)
转换为yyyymmdd
,然后将datetime
信息与hr
结合起来计算每小时频率,如下所示:
resample
得到:
df.yyyymmdd = pd.to_datetime(df.yyyymmdd)
df.yyyymmdd = df.apply(lambda x: x.yyyymmdd + pd.DateOffset(hours = x.hr), axis=1)
df.set_index('yyyymmdd', inplace=True)
df = df.resample('H')
您可以如下绘制结果 - 假设您正在为每个 hr ariel cat kiki mmax vicky gaolie shiu nick ck
yyyymmdd
2015-12-27 09:00:00 9 0 0 0 0 0 0 0 23 0
2015-12-27 10:00:00 10 0 0 0 0 0 0 0 2 0
2015-12-27 11:00:00 11 0 0 0 0 0 0 0 20 0
2015-12-27 12:00:00 12 0 0 0 0 0 0 0 4 0
2015-12-27 13:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 14:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 15:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 16:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 17:00:00 17 0 0 0 0 0 0 0 2 0
2015-12-27 18:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 19:00:00 19 1 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-12-27 20:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 21:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 22:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-27 23:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 00:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 01:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 02:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 03:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 04:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 05:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 06:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 07:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2015-12-28 08:00:00 8 0 8 0 0 0 0 0 0 0
2015-12-28 09:00:00 9 11 11 0 0 0 0 19 0 0
2015-12-28 10:00:00 10 85 13 0 0 2 0 15 0 0
2015-12-28 11:00:00 11 2 11 0 0 2 0 14 0 0
2015-12-28 12:00:00 12 2 20 0 4 0 0 10 0 0
2015-12-28 13:00:00 13 8 9 0 9 3 0 9 0 0
2015-12-28 14:00:00 14 4 10 0 8 0 0 22 0 0
2015-12-28 15:00:00 15 3 3 0 2 0 0 16 0 0
2015-12-28 16:00:00 16 14 5 1 1 0 0 19 0 0
2015-12-28 17:00:00 17 15 1 2 0 0 0 19 0 0
2015-12-28 18:00:00 18 0 0 0 6 0 0 0 0 0
2015-12-28 19:00:00 19 0 0 0 5 0 0 0 0 0
2015-12-28 20:00:00 20 0 0 0 1 0 0 0 0 0
和date
寻找一个子图:
column