在Python中使用Seaborn和ci =“ sd”函数的线图

Question

我正在尝试制作一些Seaborn的时髦图表，需要一些帮助。

我有一些股票数据，其中包括5只股票。我基本上是试图直观地显示Stock A与其他相比的表现。为此，我查看了累积收益，并且还计算了其他4只股票的平均累积收益。我已将此数据分为以下两个df：

股票A的数据称为df：

Date              Stock A               
2019-04-24 07:59  0.433366
2019-04-24 08:59  0.397984
2019-04-24 09:59  0.403971
2019-04-24 10:59  0.399131
2019-04-24 11:59  0.386641
2019-04-24 12:59  0.388572
2019-04-24 13:59  0.396266
2019-04-24 14:59  0.391609
2019-04-24 15:59  0.399412
2019-04-24 16:59  0.401715

然后，股票B，C，D和E，再加上计算出的平均值，我们将其称为df2（我无法打印全部5列）：

Date              Stock B   Stock C    Stock E   Average                                             
2019-04-24 07:59  0.273965  0.000982    0.409717  0.472029
2019-04-24 08:59  0.235606  -0.076309   0.345047  0.407299
2019-04-24 09:59  0.240826  -0.059274   0.346769  0.413197
2019-04-24 10:59  0.234849  -0.056013   0.338185  0.407962
2019-04-24 11:59  0.230158  -0.062947   0.331907  0.397927
2019-04-24 12:59  0.237573  -0.055506   0.334907  0.412206
2019-04-24 13:59  0.239994  -0.047875   0.334213  0.413846
2019-04-24 14:59  0.230461  -0.059781   0.312962  0.395924
2019-04-24 15:59  0.236968  -0.054398   0.320990  0.406967
2019-04-24 16:59  0.239918  -0.049522   0.328713  0.412818

我最终要做的是将所有5只股票加上一张图表的平均值绘制图表，该图表具有很好的灰色背景，也许还有一些网格线（目前，我只能绘制难看的白色背景），但是我希望Stock A和Average的线略有不同，并使用seaborns标准偏差线图。

我找到了示例代码sns.relplot(x="timepoint", y="signal", kind="line", ci="sd", data=fmri)，但是当我尝试将其更改为我的需要时，我收到了错误消息，并且无法使所有数据都出现在同一张图表上。

这是我要达到的目标的近乎完美的示例，但我想加入df2中的Stock B，C，D和E，并当然更改轴的标签。

任何帮助，我们将不胜感激。干杯

Answer 1

这应该产生您要求的内容：

sns.set() #This sets the style to the seaborn default (gray background with white grid on)
fig,ax = plt.subplots() #create your figure and ax objects
sns.lineplot('Date', 'Stock A', ci="sd", data=df,ax=ax) #plot lines
sns.lineplot('Date', 'Stock B', ci="sd", data=df2,ax=ax)
sns.lineplot('Date', 'Stock C', ci="sd", data=df2,ax=ax)
sns.lineplot('Date', 'Stock E', ci="sd", data=df2,ax=ax)
sns.lineplot('Date', 'Average', ci="sd", data=df2,ax=ax)
plt.xticks(rotation=-45) #makes ticks visible (a long date would be unreadable otherwise)

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通过评论回答OP问题：

将日期从字符串转换为datetime对象，然后matplotlib将处理刻度和tickslabels。
由于它们现在是正确的，它们被解释为字符串，并且都被绘制出来。

df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])
df2['Date']=pd.to_datetime(df2['Date'])

使用以下行更改ylabel

ax.set_ylabel('Returns')