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我正在尝试在 Python 中绘制时间序列的直方图。对此有类似的问题，但在 R 中。所以，基本上，我需要同样的东西，但我的 R 语言真的很糟糕。我的数据集中每天通常有 48 个值。其中 - 9999 表示缺失数据。 这是数据示例。

我开始读取数据并构建一个pandas DataFrame.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv', parse_dates=True, index_col=0, na_values='-9999') 
print df

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 336 entries, 2008-07-25 14:00:00 to 2008-08-01 13:30:00
Data columns (total 1 columns):
159.487691046    330  non-null values
dtypes: float64(1)

现在我可以按天对数据进行分组：

daily = df.groupby(lambda x: x.date())

但后来我被困住了。我不知道如何使用它matplotlib来获取我的直方图时间序列。任何帮助表示赞赏，不一定使用pandas.

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制作直方图并使用 matplotlib 的pcolor.

我们需要对组进行统一分类，因此我们会根据您的样本数据范围手动进行分类。

In [26]: bins = np.linspace(0, 360, 10)

适用histogram于每个组。

In [27]: f = lambda x: Series(np.histogram(x, bins=bins)[0], index=bins[:-1])

In [28]: df1 = daily.apply(f)

In [29]: df1
Out[29]: 
            0    40   80   120  160  200  240  280  320
2008-07-25    0    0    0    3   18    0    0    0    0
2008-07-26    2    0    0    0   17    6   13    1    8
2008-07-27    4    3   10    0    0    0    0    0   31
2008-07-28    0    7   15    0    0    0    0    6   20
2008-07-29    0    0    0    0    0    0   20   26    0
2008-07-30   10    1    0    0    0    0    1   25    9
2008-07-31   30    4    1    0    0    0    0    0   12
2008-08-01    0    0    0    0    0    0    0   14   14

按照 R 中的链接示例，横轴应该是日期，纵轴应该是箱的范围。直方图值是“热图”。

In [30]: pcolor(df1.T)
Out[30]: <matplotlib.collections.PolyCollection at 0xbb60e2c>

在此处输入图像描述

它仍然标记轴。这个答案应该会有所帮助。

于 2013-06-11T18:04:12.643 回答