Pandas: parcelle de plusieurs séries chronologiques DataFrame en une seule parcelle

J'ai le texte suivant pandas DataFrame:

     time      Group      blocks
0     1        A           4
1     2        A           7
2     3        A           12
3     4        A           17
4     5        A           21 
5     6        A           26
6     7        A           33
7     8        A           39
8     9        A           48
9     10       A           59
    ....        ....          ....
36     35      A           231
37     1       B           1
38     2       B           1.5
39     3       B           3
40     4       B           5
41     5       B           6
    ....        ....          ....
911    35      Z           349

C'est un dataframe avec plusieurs séries chronologiques-ques de données, à partir de min=1 à max=35. Chaque Group a un moment de la série de ce genre.

Je voudrais tracer chaque moment de la série de A à Z à l'encontre d'un axe x de 1 à 35. L'axe des y serait le blocks à chaque fois.

Je pensais de l'aide de quelque chose comme un Andrews Courbes de la parcelle, qui permettrait de tracer chaque série l'un contre l'autre. Chaque "teinte", serait à un groupe différent. (D'autres idées sont les bienvenues.)

Pandas: parcelle de plusieurs séries chronologiques DataFrame en une seule parcelle

Mon problème: comment avez-vous format ce dataframe de tracer différents de la série? Si l'colonnes GroupA, GroupB, etc.?

Comment obtenez-vous l'dataframe être au format:

time GroupA blocksA GroupsB blocksB GroupsC blocksC....

Est-ce le format correct pour un Andrews parcelle indiquée?

MODIFIER

Si j'essaie:

df.groupby('Group').plot(legend=False)

l'axe des x est complètement incorrect. Toutes les séries chronologiques doivent être tracées à partir de 0 à 35, le tout dans une série.

Pandas: parcelle de plusieurs séries chronologiques DataFrame en une seule parcelle

Comment puis-je résoudre ce problème?

Pour appeler andrews_curves sur un dataframe, vous devez marquer les valeurs que vous souhaitez regrouper. Essayez andrews_curves(df, 'Group') de groupe par des colonnes Group.
C'est un gâchis. L'axe des abscisses n'est pas de 1 à 35, et je ne suis pas sûr de ce que l'axe des y est. Comment voulez-vous changer cela?
Andrews courbes sont entre [-pi; +pi]. Lire ceci: fedc.wiwi.hu-berlin.de/xplore/tutorials/mvahtmlnode9.html
Est-il possible de changer l'axe des x de gamme?
ax=plt.gca(); ax_set_xlim(1,35)

OriginalL'auteur ShanZhengYang | 2016-07-05

  1. 7

    Regarder cette variante. La première est d'Andrews courbes et la seconde est une multiligne intrigue, qui sont regroupés par une colonne Month. Le dataframe data comprend trois colonnes Temperature, Day, et Month:

    import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pylab as plt
from pandas.tools.plotting import andrews_curves

data = sm.datasets.get_rdataset('airquality').data
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 1)
data = data[data.columns.tolist()[3:]] # use only Temp, Month, Day

# Andrews' curves
andrews_curves(data, 'Month', ax=ax1)

# multiline plot with group by
for key, grp in data.groupby(['Month']): 
    ax2.plot(grp['Day'], grp['Temp'], label = "Temp in {0:02d}".format(key))
plt.legend(loc='best')    
plt.show()

    Lorsque vous tracez Andrews courbe de vos données récupérées à une seule fonction. Cela signifie que Andrews' des courbes qui sont représentés par des fonctions proches suggèrent que les points de données correspondantes seront également de la proximité.

    Pandas: parcelle de plusieurs séries chronologiques DataFrame en une seule parcelle

    Voir modifier ci-dessus; j'ai des problèmes avec le 'groupe' intrigue

    OriginalL'auteur Serenity

  2. 1

    Vous pouvez re-structurer les données dans un tableau croisé dynamique:

    df.pivot_table(index='time',columns='Group',values='blocks',aggfunc='sum').plot()

    OriginalL'auteur Michael Thomas