Python 在打印为条形图之前，如何在数据框中添加一周中缺少的天数？

我有一个数据框，它是船舶执行的不同行程的总结：

                     start_time duration_idle duration_at_power
Trip 1  2021-02-01 13:55:35.331      0.828611          1.162222
Trip 2  2021-02-02 07:25:41.574      0.516389          0.927778
Trip 3  2021-02-02 09:46:10.573      0.095278            0.1825
Trip 4  2021-02-02 12:45:15.416      0.933611          0.877778
Trip 5  2021-02-02 15:24:45.416      0.298056          1.020833
Trip 6  2021-02-03 07:06:17.665      2.035278          3.190278
Trip 7  2021-02-03 13:15:07.665      0.318611          0.212778
Trip 9  2021-02-04 09:48:59.569      1.025278            0.8325
Trip 10 2021-02-04 14:15:34.569        0.8175          2.068333
Trip 11 2021-02-04 18:21:46.570      0.152778          0.096944
Trip 12 2021-02-05 08:32:26.164      0.292778          1.319722
Trip 13 2021-02-07 08:23:36.930          0.66          0.790556
Trip 14 2021-02-08 07:11:55.395      0.513611          1.662778
Trip 16 2021-02-10 14:48:29.846      0.348056          0.761111
Trip 17 2021-02-12 08:33:30.031      0.737222          1.628611
Trip 18 2021-02-12 13:23:56.530      0.286944          0.443056
Trip 19 2021-02-12 18:33:42.529      0.423611          1.516667
Trip 21 2021-02-15 10:58:31.113      0.667222          0.339444
Trip 23 2021-02-16 11:50:25.271        1.3925          1.330278
Trip 26 2021-02-19 11:47:22.429         0.305          0.551667
Trip 27 2021-02-19 13:30:03.428      0.385833          0.393889
Trip 28 2021-02-19 20:21:59.429      0.304722          1.805556
Trip 29 2021-02-20 08:30:38.109      0.512222          0.250833
Trip 30 2021-02-20 10:01:39.128      0.656389          1.345278
Trip 32 2021-02-22 06:20:30.073      1.192222          1.393333
Trip 33 2021-02-22 10:06:27.074      0.127778          0.155556
Trip 34 2021-02-22 12:57:33.073      0.530278          0.452778
Trip 35 2021-02-23 06:59:40.838      0.369722          1.243333
Trip 36 2021-02-23 10:09:26.837      0.384167          1.151667
Trip 37 2021-02-24 07:57:10.042      1.488056          2.157778
Trip 38 2021-02-24 13:41:00.380      0.328333          0.536944
Trip 39 2021-02-24 16:06:28.380      0.421944          0.880556
Trip 40 2021-02-25 07:32:55.790      0.431944          1.528889
Trip 41 2021-02-25 10:38:04.792      0.189444          0.087778
Trip 42 2021-02-25 11:08:34.791      0.320556              0.05
Trip 43 2021-02-25 13:27:26.793      0.376389          0.796111
Trip 44 2021-02-25 15:38:56.790           0.2          0.222778
Trip 45 2021-02-26 07:39:54.299      0.890278            0.8975
Trip 46 2021-02-26 10:17:45.878      0.271944          0.806389

我将其分为不同的周，然后以条形图的形式绘制给定一天的持续时间总和：

def plot_weeks(df):
    weeks = df.groupby(df["start_time"].dt.week)
    for _, week in weeks:
        week.groupby(week["start_time"].dt.day)[["duration_idle", "duration_at_power"]].sum().plot.bar(stacked=True)

它会生成如下数据帧：

第1周：

            duration_idle  duration_at_power
start_time                                  
1                0.828611           1.162222
2                1.843333           3.008889
3                2.353889           3.403056
4                1.995556           2.997778
5                0.292778           1.319722
7                0.660000           0.790556

第2周：

            duration_idle  duration_at_power
start_time                                  
8                0.513611           1.662778
10               0.348056           0.761111
12               1.447778           3.588333

这会产生如下图：

第1周：

            duration_idle  duration_at_power
start_time                                  
1                0.828611           1.162222
2                1.843333           3.008889
3                2.353889           3.403056
4                1.995556           2.997778
5                0.292778           1.319722
7                0.660000           0.790556

第2周：

            duration_idle  duration_at_power
start_time                                  
8                0.513611           1.662778
10               0.348056           0.761111
12               1.447778           3.588333

然而，我希望使它总是在每周绘图7天，就像第一周。如果有几天没有任何行程，当有一天没有数据时，如何在数据框中自动添加一行

作为一个起点，我认为groupby函数将索引设置为一天的日期时间，而不仅仅是日数可能会很有用，但是我也不确定如何做到这一点。

按照以下步骤进行操作：

开始时间和总和时按天频率重新采样：

请注意，重采样会在 源时段，但不能在最后日期之后执行。 因此，为了得到最后一个7天的绘图，添加这样的“零行”， 要补充上周的数据，源数据中可能有“未完成”：

dayNo = wrk.index.size
wrk = wrk.reindex(pd.date_range(start=wrk.index.min(),
    periods=dayNo - (dayNo % -7)), fill_value=0)

添加周列（需要按周分组）：

为了在x轴上只显示日期（没有时间部分）， 将索引类型更改为字符串：

生成绘图：

for week, grp in wrk.groupby('Week'):
    grp.iloc[:, :2].plot.bar(stacked=True, title=f'Week {week}')

注意

iloc[：，：2]

删除“周”（最后一列）

第一周我得到了：

如您所见，我为每周添加了标题，x标签为 完整日期，而不仅仅是日期

其他几周自己检查

我还建议更改列名，至少在wrk中是这样，以获得更多信息 情节图例中的“读者友好”名称

编辑 我意识到，可能需要同时添加一些“零行” 工作日的开始日期（如果本月在星期一以外的其他日期开始）。 要正确地重新编制wrk索引，即使在上述情况下，也要更改 上述代码发送至：

# Move back to Monday (if needed)
d1 = pd.offsets.Week(weekday=0).rollback(wrk.index.min())
# Move forward to Sunday (if needed)
d2 = pd.offsets.Week(weekday=6).rollforward(wrk.index.max())
wrk = wrk.reindex(pd.date_range(start=d1, end=d2), fill_value=0)

它更简洁，不使用datetime模块（Pandas） 它有自己的工具来处理日期，所以不使用是一个好习惯 处理日期/时间的其他模块）

另请注意，例如，对于2021年5月，扩展日期范围为“2021-04-26” 至“2021-06-06”。它包含42天（6整周），因此 将“初始”天数（31）四舍五入至7的倍数是可行的

---

这种情况是错误的。

我看到了您的数据帧，但没有看到生成图形的代码。我猜你在用matplotlib？我认为这可能是在绘制图表时必须手动执行的操作。您可以为任何matplotlib图形指定x值，因此只需放置七个x插槽，并为彼此设置零entry@QuinnFreedman.plot.bar（stacked=True）代码创建内置于Pandas中的条形图（在后端使用matplotlib）。然而，我会尝试一下，这正是我想要做的。我进行了一次争论，将date_范围行中的开始日期更改为一周的第一天，即索引的最短日期。我是这样做的：start_date=wrk.index.date.min（）.isocalendar（）start_week=start_date[1]start_year=start_date[0]d=str（start_year）+“-W”+str（start_week）重采样_start=datetime.datetime.strtime（d+“-1”，“Y-W%W-%W”）wrk=wrk.reindex（pd.date范围（start=resample\u start，periods=dayNo-（dayNo%-7）），fill\u value=0）感谢您的编辑，它看起来比我的方法干净多了！

# Move back to Monday (if needed)
d1 = pd.offsets.Week(weekday=0).rollback(wrk.index.min())
# Move forward to Sunday (if needed)
d2 = pd.offsets.Week(weekday=6).rollforward(wrk.index.max())
wrk = wrk.reindex(pd.date_range(start=d1, end=d2), fill_value=0)