日期时间值上的 Seaborn 散点图动画

Question

我认为这会很容易，但我现在挣扎了几个小时来为我的 seaborn 散点图设置动画，迭代我的日期时间值。

x 和 y 变量是坐标，我想根据日期时间变量为它们设置动画，用它们的“id”着色。

我的数据集如下所示：

df.head(10)
Out[64]: 
                     date    id    x    y  
0 2019-10-09 15:20:01.418  3479  353  118  
1 2019-10-09 15:20:01.418  3477  315   92  
2 2019-10-09 15:20:01.418  3473  351  176     
3 2019-10-09 15:20:01.418  3476  318  176     
4 2019-10-09 15:20:01.418  3386  148  255     
5 2019-10-09 15:20:01.418  3390  146  118     
6 2019-10-09 15:20:01.418  3447  469  167     
7 2019-10-09 15:20:03.898  3476  318  178     
8 2019-10-09 15:20:03.898  3479  357  117     
9 2019-10-09 15:20:03.898  3386  144  257     

应该迭代的图如下所示：

有人可以帮忙吗？深表感谢！

Answer 1

下面是一个简单的例子。您可能想要修复轴限制以使过渡更好。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.animation 
import matplotlib.pyplot as plt

def animate(date):
    df2 = df.query('date == @date')
    ax = plt.gca()
    ax.clear()
    return sns.scatterplot(data=df2, x='x', y='y', hue='id', ax=ax)

fig, ax = plt.subplots()
ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=df.date.unique(), interval=100, repeat=True)
plt.show()

注意。我假设日期按帧的顺序排序

编辑：如果使用 Jupyter 笔记本，您应该包装动画以显示它。参见示例 this post。

from matplotlib import animation
from IPython.display import HTML
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

xmin, xmax = df.x.agg(['min', 'max'])
ymin, ymax = df.y.agg(['min', 'max'])

def animate(date):
    df2 = df.query('date == @date')
    ax = plt.gca()
    ax.clear() # needed only to keep the points of the current frame
    ax.set_xlim(xmin, xmax)
    ax.set_ylim(ymin, ymax)
    return sns.scatterplot(data=df2, x='x', y='y', hue='id', ax=ax)
    
fig, ax = plt.subplots()

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=df.date.unique(), interval=100, repeat=True)

HTML(anim.to_html5_video())