Plotly：如何根据周期绘制时间图？

Question

大家好，我有这个数据集：import pandas as pd # intialise data of lists. data = {'Year':['2017', '2018', '2018', '2019'],'Month':['1', '1', '2', '3'],'Outcome':['dead', 'alive', 'alive', 'empty'], 'outcome_count':[20, 21, 19, 18]} # Create DataFrame dfy = pd.DataFrame(data) # Print the output. print(dfy)我确实想根据应该是月份和年份的时期来绘制结果。现在，月份和年份在不同的列上，我如何将它们组合起来，以便我有一个相对于月份和年份的结果图表。传说应该有结果名？

Answer 1

您可以创建由日期时间填充的新列，to_datetime如果通过 3 列 DataFrame 与Year, Month,Day列然后是月份周期Series.dt.to_period：

dfy['dates'] = pd.to_datetime(dfy[['Year','Month']].assign(Day=1))

dfy['per'] = dfy['dates'].dt.to_period('m')

print(dfy)

   Year Month Outcome  outcome_count      dates      per

0  2017     1    dead             20 2017-01-01  2017-01

1  2018     1   alive             21 2018-01-01  2018-01

2  2018     2   alive             19 2018-02-01  2018-02

3  2019     3   empty             18 2019-03-01  2019-03

然后可以用句点或日期时间绘制：

dfy.plot(x='per', y='outcome_count')

dfy.plot(x='dates', y='outcome_count')

Answer 2

您的数据集非常有限。在 jezrael 的方法的基础上，我能够产生这个：

https://i.stack.imgur.com/HZ0eR.png

如果这实际上是您正在寻找的东西，我可以解释详细信息。如果没有，那么我相信我们会找到另一种方法。

这是到目前为止的代码：

import pandas as pd 

import plotly.graph_objects as go

import plotly.express as px

# intialise data of lists. 

data = {'Year':['2017', '2018', '2018', '2019'],'Month':['1', '1', '2', '3'],'Outcome':['dead', 'alive', 'alive', 'empty'], 'outcome_count':[20, 21, 19, 18]} 

# Create DataFrame 

dfy = pd.DataFrame(data) 

# approach from jezrael

dfy['dates'] = pd.to_datetime(dfy[['Year','Month']].assign(Day=1))

dfy['per'] = dfy['dates'].dt.to_period('m')

# periods as string

dfy['period']=[d.strftime('%Y-%m') for d in dfy['dates']]

# unique outcomes

outcomes = dfy['Outcome'].unique()

# plotly setup

fig = go.Figure()

# one trace per outcome

for outcome in outcomes:

    df_plot = dfy[dfy['Outcome']==outcome]

    fig.add_trace(go.Scatter(x=df_plot['period'], y=df_plot['outcome_count'],

                             name=outcome

                          ))

fig.show()