Python 绘制类别变量和日期时间之间的关系

考虑一个数据帧

some_id  timestamp
  a         1.2.2019
  b         2.2.2019
  c         3.2.2019
  a         4.2.2019
  b         5.2.2019

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现在您可以看到有3个唯一的ID，其中a和b与2个时间戳关联，我希望ID出现在x轴上，日期块出现在y轴上。如何做到这一点？谢谢你的耐心。我希望在python中使用matplotlib或seaborn或任何其他可视化库。如果您能提及这两个变量之间有意义的可视化的不同方式，我也将不胜感激。我希望这个数字如下所示

这里是一种可视化数据的方法，id在x轴上，日期在y轴上。假设您的日期格式为

day.month.year

使用

ax.text

可以将日期或其他感兴趣的列的文本放在条形图中

导入matplotlib.pyplot作为plt
将matplotlib.dates导入为mdates
从日期时间导入日期时间
作为pd进口熊猫
def timestr_to_num（timestr）：
打印（datetime.strtime（timestr，%d.%m.%Y'））
返回mdates.date2num（datetime.strtime（timestr，'%d.%m.%Y'））
行=[[a'，1.2.2019']，
['b'，'2.2.2019']，
[c'，'2019年2月3日']，
[a'，2019年2月4日]]，
[b'，2019年2月5日]]
列=['some_id'，'timestamp']
df=pd.DataFrame（数据=行，列=列）
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（10,5））
xs=list（df['some_id'].unique（））
对于df.itertuples（）中的行：
x=xs.index（row.some_id）
y=timestr_to_num（行时间戳）
最大杆（y，左=x-0.5，宽=1，高=1）
ax.text（x，y，row.timestamp，ha='center'，va='center'，color='white'，fontsize=16）
ax.yaxis.set\u major\u格式化程序（mdates.DateFormatter（“%d.%m.%Y”））
ax.yaxis.set_major_locator（mdates.DayLocator（interval=1））#每小时设置一个刻度
ax.set\u xlabel（'some\u id'））
ax.set_ylabel（'时间戳'）
ax.set_xticks（范围（len（xs）））
ax.setxticklabels（xs）
plt.紧_布局（）
plt.show（）

另一个想法可以是：

df.sort_values(by=['some_id', 'timestamp']).groupby(['some_id', 'timestamp']).size().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)

但是，这些日期都在一个图例中，如果列表太长，这可能不合适