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同じ図に異なるデータフレームをプロット

次のような形式の長年の温度レコードを含む温度ファイルがあります。

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

毎年、記録の数、時間は異なるため、pandas datetimeindicesはすべて異なります。

比較するために、同じ図に異なる年のデータをプロットします。 X軸は1月から12月、Y軸は温度です。これを行うにはどうすればよいですか？

pythonmatplotlibpandas
77
wuwucat

Changの答えは同じ図に複数回プロットする方法を説明していますが、この場合は groupby と unstack ing：

（これはデータフレーム内にあり、日時インデックスがすでにあると仮定します）

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

簡単にプロットできるようになりました（毎年個別の行として）：

df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack().plot()
25
Andy Hayden

試してください：

ax = df1.plot()
df2.plot(ax=ax)
285
Chang She

Jupyter/Ipythonノートブックを実行していて、使用に問題がある場合;

ax = df1.plot()

df2.plot(ax=ax)

同じセル内でコマンドを実行してください!!何らかの理由で、連続したセルに分離されている場合は機能しません。少なくとも私にとっては。

15
Hamish Robertson

複数のデータフレームに対してこれを行うには、それらに対してforループを実行できます。

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)
3
adivis12