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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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2回答

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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

shin_shin

総合スコア96

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2018/04/25 07:42

編集2018/04/25 08:25

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。

Python

1time_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"]] 2 3# Visualization 4for time in time_list: 5 # Define the variables 6 y = df_non_filtering[time]["電力消費"].values.ravel() 7 # Actually visualize the time series plot 8 plt.figure([17,4]) 9 plt.plot(x = df_non_filtering[time].index, y = y) 10 plt.show()

ご教授の程、よろしくお願いいたします。

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coco_bauer

2018/04/25 08:17

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

2018/04/25 08:23

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。
guest

回答2

0

ベストアンサー

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

python

1time_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。

python

1for start, end in time_list: 2 # Define the variables 3 y = df_non_filtering[start:end]["電力消費"].values.ravel()

投稿2018/04/25 08:28

hayataka2049

総合スコア30933

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shin_shin

2018/04/25 08:59

解決しました。ありがとうございます!
guest

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。

python

1Pythontime_list = [["2017-07","2017-08"],["2017-09","2017-10"],["2017-11","2017-12"],["2018-01","2018-02"]] 2y = 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。

python

1tmp = df_non_filtering.resample('2M') 2for i in tmp['電力消費'] : 3 plt.plot(i[1]) 4plt.show()

投稿2018/04/25 14:11

R.Shigemori

総合スコア3376

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