如何将循环结果放入列表中?

How to put results of loop into a list?

我有一个数据集:

   a        b      c
11/01/1999  8   367235
11/01/1999  5   419895
11/01/1999  1   992194
23/03/1999  4   419895
30/04/1999  1   992194
02/06/1999  9   419895
08/08/1999  2   367235
12/08/1999  3   419895
17/08/1999  10  992194
22/10/1999  3   419895
04/12/1999  4   992194
04/03/2000  2   367235
29/09/2000  9   367235
30/09/2000  9   367235

我正在尝试进行可视化,以显示随时间变化的值集("b" 列)("a" 列):

*请注意,这只是为了描绘我想要的一般图片 - 这不是我的数据集。

我将数据集更改为数据透视表 table,它在第一列中列出了列 "c" 值,在第一行列出了 "a" 值,在第一行列出了 "b" 值在数据框内。令人高兴的是,我已经能够从数据透视表 table 中提取值的行,并将其用作 matplotlib 图(代表图表上的 y 值)的输入。不幸的是,我无法以 acceptable 格式提取枢轴 table 的 header,这是一个问题,因为 header 代表图表上的 x 值。

这是有效的代码部分:

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime

df = (pd.read_csv('orcs.csv'))
df_wanted = pd.pivot_table(
    df,
    index='c',
    columns='a',
    values='b')
lala = df_wanted.as_matrix()
x=np.array(lala[1,:])
y = (df_wanted.columns.astype(str).tolist())

这是代码中不起作用的部分。

我尝试了几种替代方法(包括错误消息):

1.

plt.plot(x,y)# error: could not convert string to float: '02/06/1999'

2.

for i in range(len(y)):
    c= (y[i])
    print(c) #no error message, but gives me an output I don't know how to capture for the plt.plot input.

3.

for i in range(len(y)):
    c= (y[i])
    f = datetime.strptime(c, '%d/%m/%Y')
    v=list(f)
    plot.plot(x,v) # error message:'datetime.datetime' object is not iterable

感谢任何帮助

您必须交换 indexcolumns,然后将 index 转换为 datetime。然后 .plot().

df_wanted = pd.pivot_table(df, columns='c',
                           index='a', values='b')    
df_wanted.index = pd.to_datetime(df_wanted.index)
df_wanted.plot()

如果你想使用matplotlib.pyplot绘图那么你只能指定数字坐标(即非字符串)。但是您可以将 str 标签分配给这些坐标

因此您可能需要考虑这种代码:

from matplotlib import pyplot as plt
import datetime

yValues = [10,15,8,7,1]
xLabels = ['a', datetime.datetime.now().strftime("%Y-%M-%d"), 
                    'b', 'c', 'd']

fig = plt.figure()     
ax = fig.add_axes([0.1, 0.2, 0.8, 0.7])
ax.plot(yValues)
ax.set_xticks(range(len(yValues)))
ax.set_xticklabels(xLabels, rotation = 'vertical')
fig.show()