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matplotlib x軸の時間を縦書きにしたい

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 実現したいこと

python初心者です。
x軸の時間を「縦書き」にし「凡例」をつけて「2つの時系列データ」を図示化したいです。可能ならば「図」自体を大きくしたいです。

 発生している問題

1.時間は「横書き」で表記されますがCannot compare type 'Timestamp' with type 'float'エラーが出ます。
2.凡例が出ません

 環境

windows10
python:3.6

 該当のソースコード

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

df =pd.read_csv('test.csv')
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

####dfの中身 ####
   datetime        val_1  val_2  class
0   2018-10-10 14:12:00    295    507      1
1   2018-10-10 14:13:00    295    500      1
2   2018-10-10 14:14:00    295    496      1
(略)

#####問題のコード###

x = df['datetime']
s1 =plt.plot(x, df['val_1'],label='val_1', color='r')
s2 =plt.plot(x, df['val_2'],label='val_2', color='g')

plt.xticks(df['datetime'],rotation=90, size='small')
plt.legend('val_1','val_2')
plt.show()

ご教示頂けると助かります。よろしくお願いします。

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回答 1

checkベストアンサー

0

x軸の時間を「縦書き」にし「凡例」をつけて「2つの時系列データ」し「図を大きくした」サンプルコードを貼りました。

 データ作成

import csv
from datetime import datetime, timedelta

data = []
for dt in np.arange(datetime(2018, 10, 18, 0),
                    datetime(2018, 10, 19, 23),
                    timedelta(hours=1)).astype(datetime):
    a, b = np.random.randint(0, 10, 2)
    data.append({'datetime': dt.isoformat(), 'val_1': a, 'val_2': b, 'class': 1})

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

 データ読み込み、描画

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime'])
x = np.arange(len(df['datetime']))

# 図の大きさ設定
fig = plt.Figure(figsize=(10, 6))
# 折れ線グラフ描画
plt.plot(x, df['val_1'], label='val_1', color='r')
plt.plot(x, df['val_2'], label='val_2', color='g')
# x 軸のラベル
dt_labels = [dt.strftime('%H:%M') for dt in df['datetime']]  # ラベル一覧作成
# 4つおきにラベルを表示する。
plt.xticks(x[::4], dt_labels[::4], rotation=90, size='small')
# 判例表示
plt.legend()
plt.show()

イメージ説明

細かい調整は matplotlib のリファレンスを見て、行ってください。

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  • 2018/10/18 23:19

    早速の回答ありがとうございます。
    データの描画だけでなく、データ作成まで行っていただき感謝します。
    じっくりコードを勉強させていただきます。
    本当にありがとうございました。

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