我有一個具有多年溫度記錄的溫度文件，格式如下：2012-04-12,16:13:09,20.62012-04-12,17:13:09,20.92012-04-12,18:13:09,20.62007-05-12,19:13:09,5.42007-05-12,20:13:09,20.62007-05-12,20:13:09,20.62005-08-11,11:13:09,20.62005-08-11,11:13:09,17.52005-08-13,07:13:09,20.62006-04-13,01:13:09,20.6每年的記錄數量和時間都不同，因此熊貓的datetimeindices都不同。我想在同一圖中繪制不同年份的數據以進行比較。X軸為1月至12月，Y軸為溫度。我應該怎么做呢？
3 回答
慕無忌1623718
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但是在這種情況下，使用a groupby和unstacking 可能會更好：
（假設您已經在數據框中使用了日期時間索引）
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
現在很容易繪制（每年作為單獨的一行）：
df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack().plot()
呼啦一陣風
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如果您正在運行Jupyter / Ipython筆記本并且在使用時遇到問題；
ax = df1.plot()
df2.plot(ax=ax)
在同一單元格內運行命令！由于某些原因，當它們分成順序的單元格時，它將無法工作。至少對我來說。
青春有我
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要對多個數據框執行此操作，可以對其進行for循環：
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)
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