Question

我有以下时间序列数据：

Datum   Menge
1/1/2018 0:00   19.5
1/1/2018 0:15   19.0
1/1/2018 0:30   19.5
1/1/2018 0:45   19.5
1/1/2018 1:00   21.0
1/1/2018 1:15   19.5
1/1/2018 1:30   20.0
1/1/2018 1:45   23.0

，数据框data的形状为（14880，2）。在Menge列中，只有11807个值可用，其余为nan

我试图按以下方式绘制它：

data.plot()
plt.show()

这给了我

但是我想使用seaborn或plotly

对于seaborn，我已经尝试过：

x = data.Datum
y = data.Menge.values
sns.lineplot(x = x, y = y, data = data)

它给我的输出为：

Out[3]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x21286bb8668>

随即打开一个新的图形窗口，但显示为Figure 1 (Not Responding)

所以，我有两个问题：

在上图中，我们可以看到x轴具有索引，但是我希望它是那里的Datum值。如何更改？
我想用海洋或阴谋实现这一目标，那么有没有办法实现这两个目标呢？

Answer 1

考虑玩具数据框：

季节性解决方案

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Datum": ['1/1/2018 0:00',
                             '1/1/2018 0:15',
                             '1/1/2018 0:30',
                             '1/1/2018 0:45',
                             '1/1/2018 1:00',
                             '1/1/2018 1:15',
                             '1/1/2018 1:30',
                             '1/1/2018 1:45 '],
                   "Menge": [19.5, 19.,19.5,19.5,21,19.5,20,23]})
sns.lineplot(x="Datum", y="Menge", data=df)
plt.xticks(rotation=15)
plt.title('seaborn-matplotlib example')
plt.show()

全面解决方案

import pandas as pd
import numpy as np

import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
init_notebook_mode(connected=True)

trace1 = go.Scatter(x=df.Datum,
                    y=df.Menge,
                    name = "plotly example",
                    line = dict(color = 'blue'),
                    opacity = 0.4)

layout = dict(title='plotly example',)

fig = dict(data=[trace1], layout=layout)
iplot(fig)

Answer 2

即使对于多个时间序列，最干净的设置是：

密谋：iplot()
季节性：lineplot()

密谋：

iplot([{
    'x': df.index,
    'y': df[col],
    'name': col
}  for col in df.columns])

Seaborn：

sns.lineplot(data = df)

完整的seaborn和plot代码：

以下代码示例将使您可以在离线Jupyter Notebook中生成两个图。

# imports
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
from IPython.core.display import display, HTML
import matplotlib as mpl
import cufflinks as cf
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# setup
display(HTML("<style>.container { width:35% !important; } .widget-select > select {background-color: gainsboro;}</style>"))
init_notebook_mode(connected=True)
np.random.seed(1)
mpl.rcParams['figure.dpi']= 440

# sample data from cufflinks
df = cf.datagen.lines()

# plotly
iplot([{
    'x': df.index,
    'y': df[col],
    'name': col
}  for col in df.columns])


# seaborn
sns.set_style("darkgrid")
plt.xticks(rotation=45)
sns.lineplot(data = df)

Answer 3

最后给出的Plotly解决方案很棒。使用图形对象，也很容易为我的数据设置标签字典-因为政府提供的数据名称几乎没有描述性。所以只有几行代码：

columns = ['CPALTT01USM657N', 'UNRATE', 'TB3MS']
names = {'CPALTT01USM657N': 'Inflation Rate',
         'UNRATE': 'Unemployment Rate', 
         'TB3MS': '3 Mo. T-Bill Rate'}

fig = go.Figure([{
    'x': monthly_data['DATE'],
    'y': monthly_data[col],
    'name': names[col]
}  for col in columns])
fig.show(renderer='iframe')

产生了以下图解图：

Answer 4

现在比以前在Plotly中容易得多。

import untangle

xsd_file = "C:\\code\\python\\xsd\\test.xsd"
obj = untangle.parse(xsd_file)

res = obj.xs_schema.xs_element.xs_complexType.xs_sequence.xs_element.xs_complexType.xs_sequence.xs_element.xs_simpleType.xs_restriction.xs_enumeration

密谋

# IMPORTS
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px

# EXTRACT THE DATA
df = pd.DataFrame(
    {
        "Datum": [
            "1/1/2018 0:00",
            "1/1/2018 0:15",
            "1/1/2018 0:30",
            "1/1/2018 0:45",
            "1/1/2018 1:00",
            "1/1/2018 1:15",
            "1/1/2018 1:30",
            "1/1/2018 1:45 ",
        ],
        "Menge": [19.5, 19.0, 19.5, 19.5, 21, 19.5, 20, 23],
    }
)

Seaborn / Matplotlib

（代码与最上面的答案中的代码相同）

px.line(x="Datum", y="Menge", data_frame=df, title="plotly example")

如何使用seaborn或plotly绘制时间序列图？

4 个答案:

密谋

Seaborn / Matplotlib