代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Leon Kyriacou

Python Matplotlib不会显示现有子图上的滚动平均值

subplot matplotlib pandas python

Leon Kyriacou · 技术社区 · 7 年前

我已经创建了包含并排放置的2个条的子图。我现在想把7天的滚动平均数加在横线的顶部。

我无法使绘图正常工作,无论我最后定义的是哪一个,似乎都占据了这个数字。我希望所有4个绘图都在同一个数字上。我该如何实现这一点?

date_index = pd.date_range(df.Created.min(), df.Created.max(), freq='D')

fig = plt.figure()
ax2 = fig.add_subplot(111)
ax22 = ax2.twinx()

s1 = CDdf.resample('D', on='Created').size().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
s2 = CDdf.groupby('Created')['Machine Count'].first().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
s = (s1/s2).fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)

s1.plot(kind='bar', ax=ax2, position=0, label='Sales Total', width=0.25)
s.plot(kind='bar', ax=ax22, color='red', position=1, label='Adjusted For Machine Count', width=0.25)

s1rolling = s1.rolling(window=7,center=False).mean().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
plt.plot(s1rolling, color='blue', label='_nolegend_')

srolling = s.rolling(window=7,center=False).mean().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
plt.plot(srolling, color='red', label='_nolegend_')

ax2.set_ylim(0,s1.max()*1.1)
ax22.set_ylim(0,s1.max()*1.1)
plt.legend(loc='upper left')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Items Deposited Per Day')

ticklabels = s.index.strftime('%Y-%m-%d')
ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(ticklabels))

plt.show()

数据样本:

    Created Quoted Price    Machine Count
6   2017-10-06  0.99    3
454 2017-10-21  0.43    11
534 2017-10-21  0.98    11
487 2017-10-21  0.05    11
530 2017-10-21  0.05    11
482 2017-10-21  0.06    11
503 2017-10-21  0.05    11
416 2017-10-21  0.24    11
532 2017-10-21  0.07    11
469 2017-10-21  0.52    11
459 2017-10-21  0.05    11
515 2017-10-21  1.82    11
411 2017-10-21  0.32    11
539 2017-10-21  0.05    11
508 2017-10-21  0.23    11
1057    2017-10-28  0.07    11
1037    2017-10-28  0.06    11
1042    2017-10-28  0.17    11
1048    2017-10-28  0.34    11
1028    2017-10-28  0.09    11
1053    2017-10-28  0.50    11
1055    2017-10-28  1.33    11
1149    2017-10-29  0.25    11
1142    2017-10-29  0.12    11
1160    2017-10-29  0.05    11

1 回复 | 直到 7 年前

Flabetvibes 7 年前

通常,pandas和matplotlib的datetimes实用程序是不兼容的。如果您使用 matplotlib.dates 对象,则在大多数情况下都会失败。

以下是一个解决方案,其中pandas用于打印,matplotlib用于格式化(请参阅注释):

import matplotlib.pyplot as plt  # version 2.1.0
import matplotlib.ticker as ticker
import pandas as pd  # version 0.21.0

df = pd.read_csv('data.csv', delim_whitespace=True, index_col=0, parse_dates=['Created'])
date_index = pd.date_range(df.Created.min(), df.Created.max(), freq='D')

_, ax = plt.subplots()

s1 = df.resample('D', on='Created').size().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
s2 = df.groupby('Created')['MachineCount'].first().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
s = (s1 / s2).fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)

s1rolling = s1.rolling(window=7, center=False).mean().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
s2rolling = s2.rolling(window=7, center=False).mean().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)
srolling = s.rolling(window=7, center=False).mean().fillna(0).reindex(date_index, fill_value=0)

# Plot with pandas without date axis (i.e. use_index=False).
s1.plot(kind='bar', color='C0', position=0, label='Sales Total', width=0.25, use_index=False)
s.plot(kind='bar', color='C1', position=1, label='Adjusted For Machine Count', width=0.25, use_index=False)

# Plot with pandas without date axis (i.e. use_index=False).
s1rolling.plot(kind='line', color='C0', label='_nolegend_', use_index=False)
srolling.plot(kind='line', color='C1',  label='_nolegend_', use_index=False)

plt.ylim(0, s1.max() * 1.1)
plt.legend(loc='upper left')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Items Deposited Per Day')

# Format date axis with matplotlib.
ticklabels = s1.index.strftime('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(ticklabels))
plt.xticks(rotation=90)

plt.tight_layout()
plt.show()

我希望这对你有帮助。