Блог

Я пытаюсь составить линейную диаграмму, которая визуализирует экспортную и сбытовую активность продукта, используя еженедельные базовые данные. По сути, я хочу использовать эти данные, чтобы увидеть, как меняется количество экспортируемых различных товаров вместе с базовыми данными за неделю. Я мог бы объединить данные для построения линейной диаграммы тенденций экспорта различных товаров для топ-5 стран, но полученный график в моей попытке не дал ожидаемого результата. Кто-нибудь может указать мне, как сделать это правильно? Есть ли какой-нибудь лучший способ создать диаграмму тренда экспорта продукта, используя matplotlib или seaborn на python? Кто-нибудь может предложить возможный лучший способ сделать это? Есть какие-нибудь мысли

моя текущая попытка

 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import calendar

url = 'https://gist.githubusercontent.com/adamFlyn/e9ad428a266eccb5dc38b4cee7084372/raw/cfcbe9cf0ed19ada6a4ea409644db7414de9c87f/sales_df.csv'
df = pd.read_csv(url)
df.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

df_grp = df.groupby(['weekEndingDate','country', 'commodity'])['weeklyExports'].sum().unstack().reset_index()
df_grp = df_grp .fillna(0)

for c in df_grp[['FCF_Beef', 'FCF_Pork']]:
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4), dpi=144)
    
    df_grp_new = df_grp .groupby(['country', 'weekEndingDate'])[c].sum().unstack().fillna(0)
    df_grp_new = df_grp_new .T
    df_grp_new.drop([col for col, val in df_grp_new .sum().iteritems() if val < 1000], axis=1, inplace=True)
    for col in df_grp_new.columns:
        sns.lineplot(x='WeekEndingDate', y='weekly export', ci=None, data=df_grp_new, label=col)
    ax.relim()
    ax.autoscale_view()
    ax.xaxis.label.set_visible(False)
    plt.legend(bbox_to_anchor=(1., 1), loc='upper left')
    plt.ylabel('weekly export')
    plt.margins(x=0)
    plt.title(c)
    plt.tight_layout()
    plt.grid(True)
    plt.show()
    plt.close()
 

но эти попытки не дали ожидаемого результата. По сути, я хочу посмотреть, как еженедельный экспорт различных товаров, таких как говядина и свинина, для разных стран по еженедельным базовым временным рядам. Кто-нибудь может подсказать мне, что пошло не так в моем коде? Как я могу получить желаемый линейный график, используя приведенные выше данные? Есть какие-нибудь идеи?

желаемый результат

вот пример желаемых сюжетов (просто стиль), которые я хочу создать в своей попытке:

Множество способов сделать это. Если вы внесете столбец time в datetime, seaborn обработает форматирование оси для вас.

Вы можете использовать facetgrid для разделения по товару или, если вы хотите более точный контроль над отдельными графиками, построить их с помощью lineplot, фильтруя df по предшествующему товару.

 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import calendar

url = 'https://gist.githubusercontent.com/adamFlyn/e9ad428a266eccb5dc38b4cee7084372/raw/cfcbe9cf0ed19ada6a4ea409644db7414de9c87f/sales_df.csv'
df = pd.read_csv(url)
df.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

df['weekEndingDate'] = pd.to_datetime(df['weekEndingDate'])

# sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})
g = sns.FacetGrid(df, col='commodity', height=8, sharex=False, sharey=False, legend_out=True)
g.map_dataframe(sns.lineplot, x='weekEndingDate',y='weeklyExports', hue='country', ci=None)
g.add_legend()