熊猫从数据透视表绘图

时间:2016-03-21 13:47:16

标签: python python-3.x pandas matplotlib pivot-table

我基本上试图重现气候图,显示不同地点的全年平均温度和降水量。

我已经通过以下方式从我的csv生成了一个数据透视表:

data = pd.read_csv("05_temp_rain_v2.csv")
pivot = data.pivot_table(["rain(mm)","temp(dC)"], ["loc","month"])  

文本形式的样本数据:

loc,lat,long,year,month,rain(mm),temp(dC)
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,1,45.6,4.6  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,2,31.4,4  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,3,1.6,10.7  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,4,74.4,11.5  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,5,26,17.2  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,6,108.6,20.6

数据透视表:

enter image description here

由于我正在处理各个地点,我正在迭代它们:

locations=pivot.index.get_level_values(0).unique()

for location in locations:
    split=pivot.xs(location)

    rain=split["rain(mm)"]
    temp=split["temp(dC)"]

    plt.subplots()
    temp.plot(kind="line",color="r",).legend()
    rain.plot(kind="bar").legend()

示例绘图输出如下所示:

enter image description here

为什么我的温度值是从2月(2)开始绘制的?
我认为这是因为温度值列在第二列中。

从数据透视表中处理和绘制不同数据(两列)的正确方法是什么?

3 个答案:

答案 0 :(得分:6)

这是因为linebar图表没有以同样的方式设置xlim。在条形图的情况下,x轴被解释为分类数据,而它被解释为线图的连续数据。结果是xlimxticks在两种情况下都没有相同的设置。

考虑一下:

In [4]: temp.plot(kind="line",color="r",)
Out[4]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x117f555d0>
In [5]: plt.xticks()
Out[5]: (array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.]), <a list of 6 Text xticklabel objects>)

其中ticks的位置是一个浮点数组,范围从 1到6

In [6]: rain.plot(kind="bar").legend()
Out[6]: <matplotlib.legend.Legend at 0x11c15e950>
In [7]: plt.xticks()
Out[7]: (array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), <a list of 6 Text xticklabel objects>)

其中ticks的位置是int的数组,范围从 0到5

因此,更容易替换这部分:

temp.plot(kind="line", color="r",).legend()
rain.plot(kind="bar").legend()

由:

rain.plot(kind="bar").legend()
plt.plot(range(len(temp)), temp, "r", label=temp.name)
plt.legend()

bar line plot pandas

答案 1 :(得分:2)

感谢jeanrjc's answerthis thread我觉得我终于非常满意了!

for location in locations:
#print(pivot.xs(location, level=0))

split=pivot.xs(location)
rain=split["rain(mm)"]
temp=split["temp(dC)"]

fig = plt.figure()
ax1 = rain.plot(kind="bar")
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(ax1.get_xticks(),temp,linestyle='-',color="r")
ax2.set_ylim((-5, 50.))
#ax1.set_ylim((0, 300.))
ax1.set_ylabel('Precipitation (mm)', color='blue')
ax2.set_ylabel('Temperature (°C)', color='red')
ax1.set_xlabel('Months')
plt.title(location)
labels = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun', 'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dez']
#plt.xticks(range(12),labels,rotation=45)
ax1.set_xticklabels(labels, rotation=45)  

我收到以下输出,非常接近我的意图: sample plot

答案 2 :(得分:0)

您可以遍历groupby操作的结果:

for name, group in data[['loc', 'month', 'rain(mm)', 'temp(dC)']].groupby('loc'):
    group.set_index('month').plot()