Zeichnen Sie verschiedene Datenrahmen in derselben Abbildung

Habe ich eine Temperatur Datei mit langjähriger Temperatur-Datensätze, die in einen format wie unten:

2012-04-12,16:13:09,20.6
2012-04-12,17:13:09,20.9
2012-04-12,18:13:09,20.6
2007-05-12,19:13:09,5.4
2007-05-12,20:13:09,20.6
2007-05-12,20:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,17.5
2005-08-13,07:13:09,20.6
2006-04-13,01:13:09,20.6

Jedes Jahr hat andere zahlen, Zeit der Datensätze, also die pandas datetimeindices sind alle Verschieden.

Ich möchte, um eine Darstellung der verschiedenen Jahres-Daten, die in der gleichen Abbildung für den Vergleich . Die X-Achse Jan-Dez, der Y-Achse ist die Temperatur. Wie gehe ich dabei vor?

InformationsquelleAutor der Frage wuwucat | 2012-12-14

  1. 20

    Obwohl Chang ' s Antwort erklärt, wie Sie die Handlung mehrmals auf die gleiche Figur, in diesem Fall könnten Sie besser dran, in diesem Fall mit einem groupby und aufteilening:

    (Vorausgesetzt, Sie haben diese in dataframe, mit datetime-index bereits)

    In [1]: df
Out[1]:
            value  
datetime                         
2010-01-01      1  
2010-02-01      1  
2009-01-01      1  

# create additional month and year columns for convenience
df['Month'] = map(lambda x: x.month, df.index)
df['Year'] = map(lambda x: x.year, df.index)    

In [5]: df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack()
Out[5]:
       value      
Year    2009  2010
Month             
1          1     1
2        NaN     1

    Ist es jetzt ganz einfach plot (jedes Jahr als eine separate Zeile ein):

    df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack().plot()

    InformationsquelleAutor der Antwort Andy Hayden

  2. 221

    Versuchen:

    ax = df1.plot()
df2.plot(ax=ax)

    InformationsquelleAutor der Antwort Chang She

  3. 12

    Wenn Sie eine laufende Jupyter/Ipython notebook und Probleme mit;

    ax = df1.plot()

    df2.plot(ax=ax)

    Führen Sie den Befehl, der innerhalb der gleichen Zelle!! Es nicht, aus irgendeinem Grund, arbeiten, wenn Sie getrennt sind, in fortlaufende Zellen. Für mich zumindest.

    InformationsquelleAutor der Antwort Hamish Robertson

  4. 1

    Dazu für mehrere dataframes sind, können Sie eine for-Schleife über Sie:

    fig = plt.figure(num=None, figsize=(10, 8))
ax = dict_of_dfs['FOO'].column.plot()
for BAR in dict_of_dfs.keys():
    if BAR == 'FOO':
        pass
    else:
        dict_of_dfs[BAR].column.plot(ax=ax)

    InformationsquelleAutor der Antwort adivis12

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