在一个图中绘制多个时间序列

Question

我想在一个图中绘制多个时间序列（一个对应列 cat 中的每个值），但还没有努力做到这一点。到目前为止我的代码是：

import numpy as np
import pandas as pd

dat = pd.date_range(start='1/1/2018', end='31/12/2018', freq='H')
num = ['A' + str(x).zfill(4) for x in range(len(dat))]
cat = np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], len(dat))

df = pd.DataFrame({'date': dat, 'num': num, 'cat':cat}).set_index('date')

print(df.groupby([pd.Grouper(freq='D'), 'cat']).count().unstack().fillna(0).astype(int))

结果：

           num            
cat          A   B   C   D
date                      
2018-01-01   7   3   5   9
2018-01-02   6   3   6   9
2018-01-03  11   3   8   2
2018-01-04   2   6   5  11
2018-01-05   4   8   4   8
2018-01-06   8   8   3   5
2018-01-07   5   8   6   5
2018-01-08   3   8   5   8

我想绘制不同的类别组合 (cat)，例如（A 和 B 一起或 C 和 D 一起）一个时间序列图 matplotlib 或 seaborn 但在 de multilevelindexes 中是 'stuck'...

关于如何 select 不同的列组合并绘制它们有什么建议吗？也许有比 unstack 数据更好的方法。

Answer 1

是的，最好避免在列中使用 MultiIndex：

df1 = df.groupby([pd.Grouper(freq='D'), 'cat'])['num'].count().unstack(fill_value=0)

或者：

df1 = df.groupby([pd.Grouper(freq='D'), 'cat']).size().unstack(fill_value=0)

然后剧情：

df1[['A','B']].plot()

在一个图中绘制多个时间序列

Plot multiple timeseries in one plot

python

datetime

time-series

pandas

timeserieschart