python – 熊猫：如何在彼此之上绘制年度数据

我有一系列由时间值(浮点数)索引的数据,我想要获取系列的块并将它们绘制在一起.例如,假设我在20周内每隔10分钟拍卖一次股票价格,我希望通过绘制20行股票价格来看每周模式.所以我的X轴是一周,我有20行(对应于本周的价格).

更新

索引不是均匀间隔的值,而是浮点数.它是这样的：

t = np.arange(0,12e-9,12e-9/1000.0)
noise = np.random.randn(1000)/1e12
cn = noise.cumsum()
t_noise = t+cn
y = sin(2*math.pi*36e7*t_noise) + noise
df = DataFrame(y,index=t_noise,columns=["A"])
df.plot(marker='.')
plt.axis([0,0.2e-8,0,1])

因此索引不是均匀间隔的.我正在处理来自模拟器的电压与时间数据.我想知道如何创建一个时间窗口T,并将df拆分为T long的块并将它们绘制在彼此之上.因此,如果数据长度为20 * T,那么在同一个图中我将有20行.

对困惑感到抱歉;我使用股票类比认为它可能有所帮助.

解决方法:

假设以pandas.TimeSeries对象为起点,您可以进行分组
ISO周数和ISO工作日的元素
datetime.date.isocalendar().以下声明忽略了ISO年份,汇总了每一天的最后一个样本.

In [95]: daily = ts.groupby(lambda x: x.isocalendar()[1:]).agg(lambda s: s[-1])

In [96]: daily
Out[96]: 
key_0
(1, 1)     63
(1, 2)     91
(1, 3)     73
...
(20, 5)    82
(20, 6)    53
(20, 7)    63
Length: 140

可能有更简洁的方法来执行下一步,但目标是将索引从元组数组更改为MultiIndex对象.

In [97]: daily.index = pandas.MultiIndex.from_tuples(daily.index, names=['W', 'D'])

In [98]: daily
Out[98]: 
W   D
1   1    63
    2    91
    3    73
    4    88
    5    84
    6    95
    7    72
...
20  1    81
    2    53
    3    78
    4    64
    5    82
    6    53
    7    63
Length: 140

最后一步是从工作日“卸下”
MultiIndex,为每个工作日创建列,并用缩写替换工作日数字,以提高可读性.

In [102]: dofw = "Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun".split()

In [103]: grid = daily.unstack('D').rename(columns=lambda x: dofw[x-1])

In [104]: grid
Out[104]: 
    Mon  Tue  Wed  Thu  Fri  Sat  Sun
W                                    
1    63   91   73   88   84   95   72
2    66   77   96   72   56   80   66
...
19   56   69   89   69   96   73   80
20   81   53   78   64   82   53   63

要为每周创建一个折线图,请调换数据框,因此列是周数,行是工作日(请注意,可以通过取消堆周数,代替工作日,在上一步中避免此步骤)和调用图.

grid.T.plot()

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