Python 大熊猫的时间序列箱线图

如何为每天都有一个方框的熊猫时间序列创建箱线图

每小时数据的样本数据集，其中一个框应由24个值组成：

import pandas as pd
n = 480
ts = pd.Series(randn(n),
               index=pd.date_range(start="2014-02-01",
                                   periods=n,
                                   freq="H"))
ts.plot()

我知道我可以为当天制作一个额外的专栏，但我希望有适当的x轴标签和x限制功能（如

ts.plot（）

），因此能够使用datetime索引将非常棒

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如果R/ggplot2有助于澄清我想要的内容，则会有一个类似的问题。

如果这是您的一个选项，我建议使用，它是Matplotlib的包装器。您可以通过在timeseries中的组之间循环来完成这项工作，但这需要做更多的工作

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt

n = 480
ts = pd.Series(np.random.randn(n), index=pd.date_range(start="2014-02-01", periods=n, freq="H"))


fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,5))
seaborn.boxplot(ts.index.dayofyear, ts, ax=ax)

其中：

请注意，我将把

年中的日期作为
石斑鱼
传递给seaborn，如果您的数据跨越多年，这将不起作用。然后你可以考虑一些类似的事情：

ts.index.to_series().apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))

编辑，每3小时一次，您可以将其用作grouper，但它仅在没有分钟或更低定义的情况下有效：

[(dt - datetime.timedelta(hours=int(dt.hour % 3))).strftime('%Y%m%d%H') for dt in ts.index]

（没有足够的代表对接受的解决方案发表评论，因此请添加答案。）

接受的代码有两个小错误：（1）需要添加
numpy
import；（2）需要交换
box-plot
语句中的
x
和
y
参数。下面生成所示的绘图

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt

n = 480
ts = pd.Series(np.random.randn(n), index=pd.date_range(start="2014-02-01", periods=n, freq="H"))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,5))
seaborn.boxplot(ts.index.dayofyear, ts, ax=ax)

我有一个可能有用的解决方案——它只使用本地pandas，并允许分层日期时间分组（即跨越年份）。关键是，如果您将函数传递给
groupby（）
，它将在数据帧索引的每个元素上被调用。如果您的索引是
DatetimeIndex
（或类似），则可以访问dt的所有方便功能进行重新采样

试试这个：

n = 480
ts = pd.DataFrame(np.random.randn(n), index=pd.date_range(start="2014-02-01", periods=n, freq="H"))
ts.groupby(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d")).boxplot(subplots=False, figsize=(12,9), rot=90)

实际上我确实使用seaborn，所以这绝对是一个选择。谢谢/编辑：是否有任何方法可用于任意时间，例如3小时箱线图、7天箱线图等？是的，您可以向Seaborns grouper发送任何信息。挑战在于从系列的索引中定义组。我添加了一个3小时周期的示例。类似的东西可以在任意时间段内工作。不幸的是，它的可读性不是很强，也许可以通过使用Pandas
Timegrouper
进行一些简化。打开一个关于Seaborns grouper的特定问题，可能会从那些经常使用Seaborn的人那里得到一些帮助，而我不是。对于这个问题，可能有一个更好的解决方案，它只使用熊猫，它的
.boxplot（）
和
.pivot（）
函数，不需要Seaborn。你是最好的！