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時系列を4つに分割して、それぞれデータを可視化したい

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KentoShin

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電力消費について、2017-07-01 から2018-02-28までのデータがあります。
この電力消費の推移を7-8月、9-10月、11-12月、1-2月ごとにプロットしたいです。

df_non_filteringは、インデックスがTimestampで、コラムが237個あるデータフレームです。

下記のコードでトライしましたが、できませんでした。
time_listの文法が間違っているみたいです。

因みに、df_non_filtering["2017-07-01 00:00:00":"2017-08-31 23:59:59"]の参照自体を問題なくできます。

time_list = [["2017-07-01 00:00:00":"2017-08-31 23:59:59"],["2017-09-01 00:00:00":'2017-10-31 23:59:59'],["2017-11-01 00:00:00":'2017-12-31 23:59:59'],["2018-01-01 00:00:00':'2018-02-28 23:59:59"]]

# Visualization
for time in time_list:
    # Define the variables
    y = df_non_filtering[time]["電力消費"].values.ravel()
    # Actually visualize the time series plot
    plt.figure([17,4])
    plt.plot(x = df_non_filtering[time].index, y = y)
    plt.show()


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  • coco_bauer

    2018/04/25 17:17

    df_non_filtering は、どのように定義されているのでしょうか?

    キャンセル

  • KentoShin

    2018/04/25 17:23

    インデックスがTimestampで、コラムが237個あるデータフレームです。

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

因みに、df_non_filtering["2017-07-01 00:00:00":"2017-08-31 23:59:59"]の参照自体を問題なくできます。

まあそれなら、
こうして

time_list = [["2017-07-01 00:00:00","2017-08-31 23:59:59"],["2017-09-01 00:00:00","2017-10-31 23:59:59"],["2017-11-01 00:00:00","2017-12-31 23:59:59"],["2018-01-01 00:00:00","2018-02-28 23:59:59"]]


これで良いのでは。

for start, end in time_list:
    # Define the variables
    y = df_non_filtering[start:end]["電力消費"].values.ravel()

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  • 2018/04/25 17:59

    解決しました。ありがとうございます!

    キャンセル

0

既に解決済みですが、以下でも2ヶ月をスライスすることができます。

Pythontime_list = [["2017-07","2017-08"],["2017-09","2017-10"],["2017-11","2017-12"],["2018-01","2018-02"]]
y = df_non_filtering[start:end]["電力消費"].values.ravel()


indexに日付型を使っているのであれば、年月だけ指定すれば末日を意識する必要がありません。

他にもresample()メソッドを使って2ヶ月ごとにデータを括ることができるのでこれを活用するという方法もあります。

tmp = df_non_filtering.resample('2M')
for i in tmp['電力消費'] :
    plt.plot(i[1])
plt.show()

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