熊猫：如何相互绘制年度数据

Question

我有一系列按时间值（浮点数）索引的数据，我想提取一系列数据并将它们相互叠加。例如，假设我在20周的时间内大约每10分钟获取一次股价，并且我想绘制20条线的股价来查看每周模式。所以我的X轴是一个星期，我有20条线（对应于该周的价格）。

更新

索引不是均匀间隔的值，而是一个浮点数。就像这样：

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])

因此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的数据。我想知道如何创建一个时间窗口T，并将df拆分为T
long的块，并将它们绘制在彼此的顶部。因此，如果数据的长度为20 * T，那么在同一图中将有20条线。

对困惑感到抱歉; 我用股票类比的方式认为可能会有所帮助。

Answer 1

假设以pandas.TimeSeries对象为起点，则可以使用ISO周编号和ISO周日将元素分组
datetime.date.isocalendar()。以下语句（忽略ISO年）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

可能有一种更干净的方法来执行下一步，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，并将工作日数字替换为缩写，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

要为每周创建一个折线图，请转置数据框，使列为周数，行为工作日（请注意，可以通过在上一步中取消堆叠周数来代替工作日来避免此步骤），并调用plot。

grid.T.plot()