如何绘制时间序列图

Question

我有一个时间序列数据如下：

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

我正在尝试将其绘制如下：

data.plot()
plt.show()

这给了我

但我想使用

seaborn

或

plotly

绘制相同的内容

对于

seaborn

我试过：

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

它给我的输出是：

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

并打开一个新的图形窗口，但它显示

Figure 1 (Not Responding)

所以，我有两个问题：

1. 在上图中，我们可以看到 x 轴有索引，但我希望它是那里的

   Datum

   值。怎么改？
2. 我想在 seaborn 或 plotly 中实现这个，那么有没有办法在任何一个中实现这一切？

Answer 1

即使对于多个时间序列，最干净的设置是：

• 情节：

  px.line()

• seaborn：

  lineplot()

---

情节：

px.line(df, x = df.index, y = df.columns)

---

Seaborn：

sns.lineplot(data = df)

---

seaborn 和 plotly 的完整代码：

以下代码示例将让您生成两个图。

import plotly.graph_objs as go
from datetime import datetime
import plotly.express as px
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np


# sample data in a pandas dataframe

np.random.seed(23)
observations = 75
df=pd.DataFrame(dict(A=np.random.uniform(low=-1, high=1.1, size=observations).tolist(),
                    B=np.random.uniform(low=-1, high=1.1, size=observations).tolist(),
                    C=np.random.uniform(low=-1, high=1.1, size=observations).tolist(),
                    ))
df.iloc[0,] = 0
df = df.cumsum()

firstdate = datetime(2020,1,1)
df['date'] = pd.date_range(firstdate, periods=df.shape[0]).tolist()
df.set_index('date', inplace=True)

px.line(df, x = df.index, y = df.columns)



# fig = go.Figure([{
#     'x': df.index,
#     'y': df[col],
#     'name': col
# }  for col in df.columns])
# fig.show()

#  sns.set_style("darkgrid")
#sns.lineplot(data = df)

情节表达

px.line(df, x = df.index, y = df.columns)

另一个情节选项是：

plotly graph_objects

fig = go.Figure([{
    'x': df.index,
    'y': df[col],
    'name': col
}  for col in df.columns])
fig.show()

海生

sns.set_style("darkgrid")
sns.lineplot(data = df)

Answer 2

考虑玩具数据框：

• seaborn 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()

• 情节解决方案

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 3

这比以前在 Plotly 中容易得多。

# 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],
    }
)

情节

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

Seaborn/Matplotlib

（代码与最上面的答案相同）

sns.lineplot(x="Datum", y="Menge", data=df)
plt.xticks(rotation=15)
plt.title('seaborn-matplotlib example')

Answer 4

这里最后给出的Plotly方案很精彩。使用图形对象也很容易为我的数据设置标签字典——因为政府给出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')

生成了以下 Plotly 图表：