我有以下數據：Date01/27/2020 5503/03/2020 4402/25/2020 3903/11/2020 3901/28/2020 3902/05/2020 3803/17/2020 3703/16/2020 3703/19/2020 3703/14/2020 3503/09/2020 3503/26/2020 3303/06/2020 3301/29/2020 3303/23/2020 2703/15/2020 2702/26/2020 2703/27/2020 2603/02/2020 2502/28/2020 2503/24/2020 2403/04/2020 2401/21/2020 2303/01/2020 2102/27/2020 2101/22/2020 2102/18/2020 1801/31/2020 1803/22/2020 1801/26/2020 1803/31/2020 1802/24/2020 1701/20/2020 1601/23/2020 1603/12/2020 1603/21/2020 1502/29/2020 1403/28/2020 1302/19/2020 1303/08/2020 1302/04/2020 1302/12/2020 1202/01/2020 1202/07/2020 1203/30/2020 1202/20/2020 1103/07/2020 1103/29/2020 1102/09/2020 1102/06/2020 11使用分組。在右邊，我有按日期排列的值的頻率。情節是產生于fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,7))df.groupby(['Date']).count()['NN'].plot(ax=ax)我想有對應于第一個最高值的垂直直線，即01/27/2020 5503/03/2020 4402/25/2020 3903/11/2020 3901/28/2020 39我怎么能在我的情節中添加這些線？
1 回答
大話西游666
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關于垂直線，.axvline方法應該可以解決問題。如果您嘗試使用一組字符串作為索引來繪制 pandas DataFrame/Series，pandas 會在后臺執行一些花哨的步法。
您可能會弄亂 xticks 和各種類型，但最簡單的方法是將您的列轉換為datetime64.
首先，讓我們制作一些絨毛數據：
import random
import pandas as pd
from string import ascii_lowercase
# Make some fluff
dates = [f'01/{random.randint(1,28)}/1901' for _ in range(100)]
fluff = [ascii_lowercase[random.randint(1,26):random.randint(1,26)]
for _ in range(100)]
# Pack into a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'NN': fluff})
# Aggregate
counted = df.groupby('Date').count()
快速瀏覽一下：
>>> counted
NN
Date
01/10/1901 2
01/11/1901 6
01/12/1901 2
... ...
您可以用它代替您擁有的任何數據。如果在執行 groupby 之前轉換列，這可能是最簡單的，因此：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y')
agg_df = df.groupby(['Date']).count()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
agg_df['NN'].plot(ax=ax)
劇情和上面類似。請注意，我使用 8 x 6 的尺寸，以便figsize該圖更適合 StackOverflow 頁面。運行代碼時將其改回 15 x 7。
我使用了%m/%d/%Y格式，因為這似乎是您正在使用的格式。有關日期格式的更多信息，請參見此處：官方日期時間文檔
最后，直接使用 a 獲取垂直線datetime：
import datetime ax.axvline(datetime.datetime(1901,01,10), color='k')
如果您想獲得最高值的垂直直線，請對聚合的 DataFrame 進行排序，然后在 for 循環中重擊它。
for d in agg_df.sort_values('NN',ascending=False).index[:5]:
ax.axvline(d, color='k')添加回答
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