vlines
Pandas 시리즈 플롯에서 수직선 ( )을 어떻게 플로팅합니까?- 나는 팬더를 사용하여 롤링 수단 등을 플롯하고 있으며 중요한 위치를 수직선으로 표시하고 싶습니다.
- 이
vlines
작업을 수행하기 위해 또는 이와 유사한 것을 사용할 수 있습니까? - 이 경우 x 축은입니다
datetime
.
답변:
시간 축이 있고 Pandas를 pd로 가져온 경우 다음을 사용할 수 있습니다.
ax.axvline(pd.to_datetime('2015-11-01'), color='r', linestyle='--', lw=2)
여러 줄의 경우 :
xposition = [pd.to_datetime('2010-01-01'), pd.to_datetime('2015-12-31')]
for xc in xposition:
ax.axvline(x=xc, color='k', linestyle='-')
xposition = [pd.to_datetime('01/04/2016'), pd.to_datetime('02/04/2016'),pd.to_datetime('03/04/2016')]
다음과 같습니다 for xc in xposition: ax.axvline(x=xc, color='k', linestyle='-')
. 그리고 나는 : ValueError: ordinal must be >= 1.
. 뭐가 문제 야?
DataFrame 플롯 함수는 AxesSubplot
객체를 반환 하고 여기에 원하는만큼 줄을 추가 할 수 있습니다. 아래 코드 샘플을 살펴보세요.
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=pd.date_range("2019-07-01", "2019-07-31")) # for sample data only
df["y"] = np.logspace(0, 1, num=len(df)) # for sample data only
ax = df.plot()
# you can add here as many lines as you want
ax.axhline(6, color="red", linestyle="--")
ax.axvline("2019-07-24", color="red", linestyle="--")
matplotlib.pyplot.vlines
pandas.to_datetime
열을 datetime
dtype 으로 변환하는 데 사용 합니다 .ymin
& ymax
는 백분율이 아닌 특정 y- 값으로 지정됩니다.ylim
axes
와 같은 것으로 참조 하는 경우 fig, axes = plt.subplots()
다음으로 변경하십시오 plt.xlines
.axes.xlines
plt.plot()
& sns.lineplot()
from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns # if using seaborn
plt.style.use('seaborn') # these plots use this style
# configure synthetic dataframe
df = pd.DataFrame(index=pd.bdate_range(datetime(2020, 6, 8), freq='1d', periods=500).tolist())
df['v'] = np.logspace(0, 1, num=len(df))
# plot
plt.plot('v', data=df, color='magenta')
y_min = df.v.min()
y_max = df.v.max()
plt.vlines(x=['2020-07-14', '2021-07-14'], ymin=y_min, ymax=y_max, colors='purple', ls='--', lw=2, label='vline_multiple')
plt.vlines(x=datetime(2021, 9, 14), ymin=4, ymax=9, colors='green', ls=':', lw=2, label='vline_single')
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04, 0.5), loc="center left")
plt.show()
df.plot()
df.plot(color='magenta')
ticks, _ = plt.xticks()
print(f'Date format is pandas api format: {ticks}')
y_min = df.v.min()
y_max = df.v.max()
plt.vlines(x=['2020-07-14', '2021-07-14'], ymin=y_min, ymax=y_max, colors='purple', ls='--', lw=2, label='vline_multiple')
plt.vlines(x='2020-12-25', ymin=y_min, ymax=8, colors='green', ls=':', lw=2, label='vline_single')
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04, 0.5), loc="center left")
plt.show()
import matplotlib as mpl
print(mpl.__version__)
print(sns.__version__)
print(pd.__version__)
[out]:
3.3.1
0.10.1
1.1.0
plt.style.use('seaborn')