Question

我正在使用pandas（python库）来分析一组数据。我的工作是根据时间调整这些数据。我会解释：我有不同的开关，如果按下或不按下，它们会给我1或0，并且按下后，它会在一段时间后自行返回到先前的状态，并且有不同的开关。这些数据与状态的日期和时间一起保存在csv文件中。我的目标是在这样的图中查看一天的开关状态： https://ibb.co/RgJbq9J

一天中的任何时候都可以按下开关，我的问题是我无法对齐图中的数据。

数据示例

//Arrange
var foo_fake = A.Fake<Foo>(options => options.CallsBaseMethods());
Action<Foo> subject = foo => foo.MethodA();

//Act
subject(foo_fake);

//Assert
A.CallTo(() => foo_fake.MethodA()).MustHaveHappened();
A.CallTo(() => foo_fake.MethodB()).MustHaveHappened();

这是我的目标，即在每天绘制的图形中显示所有开关。该图形与上表中的数据无关。

Answer 1

好的，我添加了一个额外的值集，以显示一些多样性：

                datetime 3  switch 3  
0  2018-08-12 08:13:00.000         0  
1  2018-08-12 08:13:01.915         0  
2  2018-08-12 08:13:40.607         1  
3  2018-08-12 08:14:02.863         0  
4  2018-08-12 08:14:51.945         1  
5  2018-08-12 08:15:57.060         0  
6  2018-08-12 08:16:39.584         1  
7  2018-08-12 08:16:48.351         1  
8  2018-08-12 08:17:55.674         1  
9  2018-08-12 08:18:46.208         0  
10 2018-08-12 08:20:00.030         1  
11 2018-08-12 08:20:02.992         0  
12 2018-08-12 08:21:20.673         1  
13 2018-08-12 08:22:29.867         1  
14 2018-08-12 08:23:04.670         0  
15 2018-08-12 08:23:54.177         0

脚本：

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

root = r'C:\Users\...\...'
file_name = 'test_file.xlsx'
full_path = os.path.join(root, file_name)

### Import data
df = pd.read_excel(full_path)

### Get our switch columns
switch_cols = [i for i in df.columns.values.tolist() if i.startswith('switch')]

### Subset our main dataframe to include only switch columns
df1 = df.reindex(columns=switch_cols).copy()


def plot_results(dataframe):
    ### Get swtich column names into a list
    y_cols = [i for i in dataframe.columns.values.tolist()]

    ### Make the x-axis value set our dataframe axis values
    x_vals = dataframe.index.values.tolist()

    ### Create subplots based on the numer of swtich columns
    fig, axs = plt.subplots(len(y_cols), 1, sharex=True)

    ### Remove horizontal space between axes
    fig.subplots_adjust(hspace = 0)

    ### Iterate over enumerated list of switch columns
    for i, v in enumerate(switch_cols):
        ### set axes to plot values from a swtich set;
        ### Set drawstyle to 'steps-pre'
        axs[i].plot(x_vals, dataframe[v].values, drawstyle='steps-pre')

        ### Add padding to y-axis limits
        axs[i].set_ylim(-0.1, 1.1)

        ### Set y-axis label to switch column label
        axs[i].set_ylabel(v)

    ### Plot results
    plt.show()

plot_results(df1)

输出：

如何根据时间对齐数据？

1 个答案: