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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 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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1回答

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24時間以上の時刻のグラフ描画について

oilman

総合スコア14

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 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

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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2019/08/19 10:51

編集2019/08/19 12:09

Pythonの勉強中の者です。
取り込んだCSVデータから、Matplotlibライブラリを利用して、
24時間以上の時刻をY軸として、棒グラフに表示したいのですが、上手く表示できません。
もしY軸を、例えば25:00:00 50:00:00 75:00:00 100:00:00 ・・・の目盛表示も含めて、
教えていただけますと幸いです。

ソースコード

import pandas as pd # sample10.csv # month time # 6 02:36:17 # 7 28:21:06 # 8 24:17:17 # 9 143:06:14 # 10 74:37:08 # 11 18:34:12 # 12 26:49:13 df = pd.read_csv('sample10.csv', index_col='time', parse_dates=['time']) df.plot.bar()

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hayataka2049

2019/08/19 11:15 編集

質問文の説明だとどんなグラフをプロットしたいのかわからないので、もう少し追記していただくと回答が得られやすくなると思います。あるいは、得たい結果をイラストやエクセルなどで作成して載せていただいても構いません。
y_waiwai

2019/08/19 11:29

現状のコードはどう表示されて、あなたはどう表示させたいのか、質問を編集して提示してくだされ
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回答1

0

ベストアンサー

出来ましたがけっこう面倒ですね。肝はy値を秒数で管理し、グラフ描画時に時分秒に直すという点でしょうか。
参考:
How to deal with time values over 24 hours in python?
matplotlib: change yaxis tick labels
Convert a timedelta to days, hours and minutes

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3import datetime 4 5import matplotlib.pyplot as plt 6import matplotlib as mpl 7 8s = """month,time 96,02:36:17 107,28:21:06 118,24:17:17 129,143:06:14 1310,74:37:08 1411,18:34:12 1512,26:49:13""" 16 17# hour:minute:sec 形式の文字列tmからtotal seconds(int)を返す 18def to_sec(tm): 19 h, m, s = tm.split(':') 20 td = datetime.timedelta(hours=int(h), minutes=int(m), seconds=int(s)) 21 return int(td.total_seconds()) 22 23# メジャー軸のラベル文字列を生成する関数 24# x(total seconds) -> "hour:minute:sec" 25def mjrFormatter(x, pos): 26 td = datetime.timedelta(seconds=int(x)) 27 h, remainder = divmod(td.seconds, 3600) 28 m, s = divmod(remainder, 60) 29 return '{}:{:02d}:{:02d}'.format(td.days*24 + h, m, s) 30 31 32# 読込 33df = pd.read_csv(StringIO(s)) 34df['time'] = df['time'].apply(to_sec) 35 36# メジャー軸のラベル文字列を生成する関数を指定 37fig, ax = plt.subplots() 38ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FuncFormatter(mjrFormatter)) 39 40# y軸の目盛を設定 41DAY_SEC = 24*3600 42max_sec = (max(df['time']//DAY_SEC) + 2) * DAY_SEC # rangeの第2引数は未満までなので+2日する 43yticks = list(range(0, max_sec, DAY_SEC)) 44ax.set_yticks(yticks) 45 46# 描画 47ax.bar(df['month'],df['time']) 48fig.show()

イメージ説明

投稿2019/08/19 13:21

編集2019/08/19 13:25
can110

総合スコア38233

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oilman

2019/08/19 13:40

大変参考になりました。ありがとうございました。
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