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我有一系列按时间值（浮点数）索引的数据，我想获取该系列的大部分并将它们绘制在彼此之上。例如，假设我在 20 周内大约每 10 分钟获取一次股票价格，我想通过绘制 20 条股票价格线来查看每周模式。所以我的 X 轴是一周，我有 20 条线（对应于一周内的价格）。

更新

索引不是均匀间隔的值，它是一个浮点数。它是这样的：

t = np.arange(0,12e-9,12e-9/1000.0)
noise = np.random.randn(1000)/1e12
cn = noise.cumsum()
t_noise = t+cn
y = sin(2*math.pi*36e7*t_noise) + noise
df = DataFrame(y,index=t_noise,columns=["A"])
df.plot(marker='.')
plt.axis([0,0.2e-8,0,1])

所以索引不是均匀分布的。我正在处理来自模拟器的电压与时间数据。我想知道如何创建一个时间窗口 T，并将 df 拆分为 T 长的块并将它们绘制在彼此之上。因此，如果数据长度为 20*T，那么我将在同一个图中有 20 条线。

对困惑感到抱歉; 我使用股票类比认为它可能会有所帮助。

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假设以pandas.TimeSeries对象为起点，您可以按 ISO 周数和 ISO 工作日对元素进行分组 datetime.date.isocalendar()。以下语句忽略了 ISO 年份，汇总了每天的最后一个样本。

In [95]: daily = ts.groupby(lambda x: x.isocalendar()[1:]).agg(lambda s: s[-1])

In [96]: daily
Out[96]: 
key_0
(1, 1)     63
(1, 2)     91
(1, 3)     73
...
(20, 5)    82
(20, 6)    53
(20, 7)    63
Length: 140

执行下一步可能有更简洁的方法，但目标是将索引从元组数组更改为 MultiIndex 对象。

In [97]: daily.index = pandas.MultiIndex.from_tuples(daily.index, names=['W', 'D'])

In [98]: daily
Out[98]: 
W   D
1   1    63
    2    91
    3    73
    4    88
    5    84
    6    95
    7    72
...
20  1    81
    2    53
    3    78
    4    64
    5    82
    6    53
    7    63
Length: 140

最后一步是从 MultiIndex 中“取消堆叠”工作日，为每个工作日创建列，并用缩写替换工作日数字，以提高可读性。

In [102]: dofw = "Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun".split()

In [103]: grid = daily.unstack('D').rename(columns=lambda x: dofw[x-1])

In [104]: grid
Out[104]: 
    Mon  Tue  Wed  Thu  Fri  Sat  Sun
W                                    
1    63   91   73   88   84   95   72
2    66   77   96   72   56   80   66
...
19   56   69   89   69   96   73   80
20   81   53   78   64   82   53   63

要为每周创建一个线图，请转置数据框，因此列是周数，行是工作日（请注意，可以通过在上一步中取消堆叠周数代替工作日来避免此步骤），然后调用plot.

grid.T.plot()
于 2012-05-05T23:19:22.297 回答
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让我试着回答这个问题。基本上我会用完整的工作日填充或重新索引，每 5 天采样一次，同时删除由于假期或暂停而丢失的数据

>>> coke = DataReader('KO', 'yahoo', start=datetime(2012,1,1))

>>> startd=coke.index[0]-timedelta(coke.index[0].isoweekday()-1)

>>> rng = array(DateRange(str(startd), periods=90))

>>> chunk=[]

>>> for i in range(18):

... chunk.append(coke[i*5:(i+1)*5].dropna())

...

然后你可以循环块来绘制每周数据

于 2012-05-05T17:55:50.610 回答