Question

    date    LEV1    LEV2    LEV3    L2  L3  L4
2013-01-01 1:00 266.591 266.591 266.591 1000    1200    1400
2013-01-01 2:00 266.479 266.479 266.479 1000    1200    1400
2013-01-01 3:00 266.373 266.373 266.373 1000    1200    1400
2013-01-01 4:00 266.273 266.273 266.273 1000    1200    1400
2013-01-01 5:00 266.178 266.178 266.178 1000    1200    1400
2013-01-01 6:00 265.05  265.05  265.05  1000    1200    1400
2013-01-01 7:00 266.065 266.065 266.065 1000    1200    1400

我想在所选范围的多个数字上为每小时选择和绘制数据（来自pandas dataframe）为X和Y（比如2013-01-01 20:00到2013-01 -02 15:00）。

我想根据所选范围为第2~4列的值选择行X-axis，每行有3条记录[273.548 273.322 272.8313]和

对于相同的日期范围，另一组行为Y-axis，例如[1000 1200 1400]表示第39~41列的值。我试过

import pandas as pd

dft = pd.read_table("3year.csv", sep=" ",delimiter =",")
J = dft[['LEV1','LEV2', 'LEV3']].as_matrix()
G = dft[['L2','L3','L4']].as_matrix()
print J




 [ 270.     270.     270.]
 [ 270.     270.     270.]
 [ 270.     270.     270.]
 ..., 
 [ 273.548  273.322  272.831]
 [ 273.575  273.289  272.634]
 [ 273.598  273.254  272.43]]

但我不能根据日期选择，因为它选择了相关列的所有数据

Answer 1

必须有各种（更智能）的方式来实现您的目标。但是我将使用pandas datetimeIndex向您展示一个可能的示例。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')

selector_LEV = (df['LEV1'] <= 266.373) & (df['LEV2'] <= 266.373) & (df['LEV3'] <= 266.373)
selector_L = (df['L2'] == 1000) & (df['L3'] == 1200) & (df['L4'] == 1400)

df[selector_LEV & selector_L]['20130101':]

    LEV1    LEV2    LEV3    L2  L3  L4
date                        
2013-01-01 03:00:00 266.373 266.373 266.373 1000    1200    1400
2013-01-01 04:00:00 266.273 266.273 266.273 1000    1200    1400
2013-01-01 05:00:00 266.178 266.178 266.178 1000    1200    1400
2013-01-01 06:00:00 265.050 265.050 265.050 1000    1200    1400
2013-01-01 07:00:00 266.065 266.065 266.065 1000    1200    1400

现在你可以更进一步，或直接使用pandas绘图功能（可能是基于matplotlib），如df[selector_LEV & selector_L]['20130101':].plot()。

从csv文件行切换日期

1 个答案: