Построение фреймов данных pandas с PeriodIndex
У меня проблемы с построением фрейма данных pandas с PeriodIndex.
В моих данных есть пробелы, и я хочу добиться следующего:
- Зазоры должны оставаться зазорами, без интерполяции;
- Поскольку каждое значение действительно в течение всего периода времени, значение должно отображаться в виде горизонтальной линии за весь период.
- Полезно: отсутствие вертикальной линии на границах периодов.
Пример
yearly = pd.DataFrame({'avSpeed': [50, 40, 20, 16]}, index=pd.PeriodIndex(['2014', '2015', '2018', '2019'], freq='A'))
avSpeed
2014 50
2015 40
2018 20
2019 16
Мой код до сих пор
Сделайте фрейм данных без пробелов, заполнив пробелы с помощью
NaN(путем повторной выборки с неизменной частотой):yearly2 = yearly.resample('A').mean() avSpeed 2014 50.0 2015 40.0 2016 NaN 2017 NaN 2018 20.0 2019 16.0Постройте это с помощью
steps-post:plt.figure() yearly2['avSpeed'].plot(color='red', drawstyle='steps-post')
Чего еще не хватает:
- Основная проблема: значение за 2019 год отображается только в начале года.
- Также: присутствуют вертикальные соединительные линии (нежелательные).
Обновлено: Решение
Нет необходимости повышать дискретизацию данных или даже заполнять пробелы с помощью NaN! Я могу построить данные как hlines вот так:
ax=plt.subplot()
ax.hlines(yearly['avSpeed'], yearly.index.start_time, (yearly.index+1).start_time, 'r') #or: yearly.index.end_time
ax.legend()
plt.show()
Большое спасибо @piRSquared за то, что указал мне правильное направление.
@QuangHoang, спасибо за ваше предложение, но повреждение данных, например, — это гарантированный способ очень быстро запутаться :)
@ElRudi Если ответы помогли решить вашу проблему, я был бы признателен за голосование. :)
Ответы 2
Поскольку это только последний период, с которым у вас возникли проблемы, простое добавление нового периода со смещением в 1 год, заполненное nan, решит вашу проблему:
yearly2.loc[yearly2.index[-1] + pd.offsets.YearEnd(1), :] = np.nan
Указание pd.offset с помощью YearEnd сохранит вашу частоту PeriodIndex, которая равна A-DEC при передискретизации/создании PeriodIndex с помощью freq='A'. Для других частот периода, конечно, следует использовать другие смещения.
Спасибо за Ваш ответ. Я немного изменил его на yearly2.loc[yearly.index[-1]+1,:] = np.nan, чтобы он работал и для других частот. Тем не менее, я не фанат, потому что это решает проблему с построением графика с изменением данных, что мне неохота делать.
Вы можете использовать hlines с атрибутами pandas.PeriodIndexstart_time и end_time.
ax = plt.subplot()
ax.hlines(yearly, yearly.index.start_time, yearly.index.end_time, 'r', label='avSpeed')
ax.legend()
Действительно хорошее решение. Но это делает построение с легендами более сложным, так как оно будет отображать одну запись в год. Чтобы избежать этого, требуется как минимум еще один LOC.
Спасибо за это. Это выглядит именно так, как я хочу, но, как упоминает @Scotty1-, путает легенду. Кроме того, у меня много подобных ситуаций, так что будет много циклов, хотя я полагаю, что могу написать небольшую функцию для этого. Спасибо!
Я нашел лучший способ, передавая данные в виде массивов: ax.hlines(yearly.avSpeed, yearly.index.start_time, (yearly.index+1).start_time, 'r') делает это за один раз, а также создает только одну запись легенды. Я добавлю это к моему вопросу, чтобы я мог также показать изображение. Большое спасибо!
Ты меня тоже кое-чему научил. Вы решили использовать yearly.index и yearly.index + 1. Поскольку индекс имеет тип периода, эти значения являются периодами. Вы хотите построить значения даты и времени. Их удобно хранить в атрибутах start_time и end_time. Я предлагаю вам использовать эти значения вместо этого.
@ElRudi Я рад, что смог помочь.
К первому вопросу добавить еще один год (2020) со значением 2019?