Блог

У меня есть еженедельные данные временных рядов, которые я хочу использовать для построения еженедельного линейного графика matplotlib/seaborn . Для этого я правильно агрегировал данные временных рядов и попытался построить графики, но результат был для меня неправильным. По сути, в моих данных столбцы представляют собой список стран, а индекс — еженедельный временной индекс. Что я хотел сделать, так это сначала выполнить итерацию столбцов pandas по каждой стране, а затем сгруппировать их по годам и неделям, чтобы у меня была еженедельная линейная диаграмма для каждой страны. Способ агрегирования моих данных немного неэффективен, что, как я полагаю, и создало мне проблему. Кто-нибудь может предложить мне возможный способ сделать это? Любой способ получить линейную диаграмму путем итерации столбцов pandas, в которых группируется его временной индекс? Есть идеи?

моя попытка и данные

 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://gist.githubusercontent.com/adamFlyn/7c96d7f7c05f16abcc39befcd74f5ca8/raw/8997332cd3cdec7610aeaa0300a1b85f9daafccb/prod_sales.csv'
df = pd.read_csv(url, parse_dates=['date'])
df.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

df1_bf.index = pd.to_datetime(df1_bf.index,  errors="coerce")
df1_bf.index.name = 'date'
df1_bf.reset_index('date')
df1_bf['year'] = pd.DatetimeIndex(df1_bf.index).year
df1_bf['week'] = pd.DatetimeIndex(df1_bf.index).week

for i in df1_bf.columns:
    df_grp = df1.groupby(['year', 'week'])[i].sum().unstack()
    fig,ax1 = plt.subplots(nrows=1,ncols=1,squeeze=True,figsize=(16,10))
    for j in df_grp['year']:
        ax1.plot(df_grp.week, j, next(linecycler),linewidth=3)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.style.use('ggplot')
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()
plt.close()
 

но я не смог получить правильный график, выполнив описанное выше. Кажется, я могу ошибаться в части агрегирования данных для создания данных графика. Кто-нибудь может предложить мне возможный способ сделать это правильно? есть мысли?

желаемый результат

Это пример графика, который я хочу создать. Я хочу повторить столбцы pandas, а затем сгруппировать его timeindex, поэтому я хочу получить линейный график еженедельных временных рядов для каждой страны в цикле.

как я должен получить этот желаемый график? Есть ли какой-нибудь способ сделать это правильно с matplotlib помощью или seaborn ? Есть идеи?

Вам нужен melt ваш фрейм данных, а затем groupby . Затем используйте Seaborn для создания графика, передавая данные, x, y и hue . Передача hue позволяет избежать зацикливания и делает его намного чище:

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

url = 'https://gist.githubusercontent.com/adamFlyn/7c96d7f7c05f16abcc39befcd74f5ca8/raw/8997332cd3cdec7610aeaa0300a1b85f9daafccb/prod_sales.csv'
df = pd.read_csv(url, parse_dates=['Unnamed: 0'])
df = df.rename({'Unnamed: 0' : 'date'}, axis=1)
df['year'] = df['date'].dt.year
df['week'] = df['date'].dt.week
df = df.melt(id_vars=['date','week','year'])
df = df.groupby(['year', 'week'], as_index=False)['value'].sum()

fig, ax = plt.subplots(squeeze=True,figsize=(16,10))
sns.lineplot(data=df, x='week', y='value', hue='year',linewidth=3)
plt.show()
 

Это первая и последние 5 строк df перед построением графика:

      year  week    value
0    2018     1   2268.0
1    2019     1  11196.0
2    2019     2      0.0
3    2019     3      0.0
4    2019     4      0.0
..    ...   ...      ...
100  2020    49  17111.0
101  2020    50  18203.0
102  2020    51  12787.0
103  2020    52  26245.0
104  2020    53  11772.0
 

Согласно вашему комментарию, вы ищете relplot и проходите kind='line' . Существуют всевозможные параметры форматирования, которые вы можете передать, relplot или вы можете искать, как выполнить цикл, axes чтобы внести дополнительные изменения:

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

url = 'https://gist.githubusercontent.com/adamFlyn/7c96d7f7c05f16abcc39befcd74f5ca8/raw/8997332cd3cdec7610aeaa0300a1b85f9daafccb/prod_sales.csv'
df = pd.read_csv(url, parse_dates=['Unnamed: 0'])
df = df.rename({'Unnamed: 0' : 'date'}, axis=1)
df['year'] = df['date'].dt.year
df['week'] = df['date'].dt.isocalendar().week
df = df.melt(id_vars=['date','week','year'], var_name='country')
df = df.loc[df['value'] < 3000].groupby(['country', 'year', 'week'], as_index=False)['value'].sum()
sns.relplot(data=df, x='week', y='value', hue='year', row='country', kind='line', facet_kws={'sharey': False, 'sharex': True})
df