Matplotlib 如何在时间轴上绘制事件图_Matplotlib_Data Visualization_Seaborn

Matplotlib 如何在时间轴上绘制事件图

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Matplotlib 如何在时间轴上绘制事件图,matplotlib,data-visualization,seaborn,Matplotlib,Data Visualization,Seaborn,我追踪了2019年我看的所有电影，我想用matplotlib、pyplot或seaborn在图表上表示这一年。我看到一个用户的图表，他还跟踪了他一年内看的电影：如何将每部电影表示为时间轴上的“事件” 作为参考，是看我的表多谢各位（抱歉，如果是基本的）根据您的评论，我假设您的date列的类型是str。下面是生成图形的代码：修改您的pd.DataFrame对象首先，向数据帧添加列的函数： def modify_dataframe(df): """ Modify dataframe

我追踪了2019年我看的所有电影，我想用matplotlib、pyplot或seaborn在图表上表示这一年。我看到一个用户的图表，他还跟踪了他一年内看的电影：

如何将每部电影表示为时间轴上的“事件”

作为参考，是看我的表

多谢各位

（抱歉，如果是基本的）

根据您的评论，我假设您的

date

列的类型是

str

。下面是生成图形的代码：

修改您的

pd.DataFrame

对象首先，向数据帧添加列的函数：

def modify_dataframe(df):
    """ Modify dataframe to include new columns """
    df['Month'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d').dt.month
    return df

pd.to_datetime

函数将序列

df['Date']

转换为日期时间序列；我正在创建一个名为

Month

的新列，它等于月份编号

从该列中，我们可以为绘图生成

和

坐标

def get_x_y(df):
    """ Get X and Y coordinates; return tuple """
    series = df['Month'].value_counts().sort_index()
    new_series = series.reindex(range(1,13)).fillna(0).astype(int)
    return new_series.index, new_series.values

这将接收修改后的数据帧，创建一个统计每月发生次数的序列。然后，如果有任何缺少的月份，

fillna

用

的值填充它们。现在可以开始绘图了

绘制图表我已经创建了一个类似于您链接的所需输出的绘图

首先，调用您的函数：

df = modify_dataframe(df)
X, Y = get_x_y(df)

创建要打印到的画布和轴

fig = plt.figure(figsize=(12,5))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, title='Films watched per month - 2019')

生成x标签。这将替换x轴上当前月份的

int

值（即1、2、3…）

xlabels = [datetime.datetime(2019, i, 1).strftime("%B") for i in list(range(1,13))]
ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=45, ha='right')

设置x记号和x标签

ax.set_xticks(range(1,13))
ax.set_xlabel('Month')

设置y轴、y直线和y标签

ax.set_yticks(range(0, max(s1.values)+2))
ax.set_ylim(0, max(s1.values)+1)
ax.set_ylabel('Count')

要获得所需的输出，请在图形下方填充块颜色（我在这里选择了绿色，但您可以将其更改为其他颜色）

画出你的图表

plt.show()  # or plt.savefig('output.png', format='png')