绘制了几年的日期时间,但在x轴上只显示了12个月 [英] Plotting datetime for several years but showing only twelve months on x-axis

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本文介绍了绘制了几年的日期时间,但在x轴上只显示了12个月的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我正在尝试以DateTime作为x轴绘制数据。这些数据是在几年的时间里收集的。 我可以将日期转换为日期时间格式,提取日期时间的年份部分并将其作为颜色绘制。

df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'],errors='coerce') 
df['year']=df['Date'].dt.year 
df['mthday']=df['Date'].dt.strftime('%d-%b') 
df=df.sort_values(by='Date') 
plot=px.line(df,x='Date',y='value',color='year')

(我在此链接尝试过该解决方案:Plotly: How to plot just month and day on x axis? (Ignore year))

这给出了下面的图表。不同的年份用不同的颜色正确显示。然而,x轴的跨度是从2014年到2020年。我想让x轴只显示1月到12月,不同年份的图表叠加在上面。(又名:将x轴缩短/折叠为1月至12月的一组月份)

编辑以添加来自DF的样本:

    Date/   value/value2/value3/Note/Unnamed/year/mthday
187 2015-11-10  125 73  79.0    NaN NaN 2015    10-Nov
108 2015-01-25  132 88  61.0    NaN NaN 2015    25-Jan
85  2014-12-25  138 86  69.0    NaN NaN 2014    25-Dec
154 2015-07-24  131 80  62.0    NaN NaN 2015    24-Jul
226 2016-09-18  120 73  61.0    NaN NaN 2016    18-Sep
261 2018-06-07  135 72  64.0    NaN NaN 2018    07-Jun
59  2014-11-20  158 79  70.0    NaN NaN 2014    20-Nov
118 2015-02-12  145 77  70.0    NaN NaN 2015    12-Feb
287 2019-09-02  130 79  66.0    NaN NaN 2019    02-Sep
228 2016-09-26  104 76  59.0    NaN NaN 2016    26-Sep

(实际上,对于该图,我希望绘制所有年份的value、value2、value3。在本例中,我只尝试了所有年份的值)

第二次编辑了解可能的答案: 嗨,我想我找到了一种方法来做这件事。我使用mthday列并将其转换回DateTime。它将年份值默认为1900。然后,我使用mthday作为x轴,使用年份作为颜色来绘制它。然后隐藏x轴刻度线中的年值。

df['mthday']=pd.to_datetime(df['mthday'],format='%d-%b',errors='coerce')
fig=px.line(df,x='mthday',y='value',color='year')
fig.update_layout(xaxis_tickformat='%d-%b')

如果您有更好的方法完成此操作,请告诉我。

推荐答案

发布以下内容是我发现的实现此目的的一种方法: 我使用mthday列并将其转换回DateTime类型。这会将所有行的所有年份值设置为默认值1900。然后,我使用mthday作为x轴,并通过指定x轴刻度线来隐藏年份。

df['mthday']=df['Date'].dt.strftime('%d-%b')
df['mthday']=pd.to_datetime(df['mthday'],format='%d-%b',errors='coerce')
df=df.sort_values(by='Date') 
plot=px.line(df,x='mthday',y='value',color='year')
plot.update_layout(xaxis_tickformat='%d-%b')

这篇关于绘制了几年的日期时间,但在x轴上只显示了12个月的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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