pandasでcsvの時間データをtimedeltaに変換・グラフの時間を%M:%Sで表示したい

Question

前提・実現したいこと

LAPタイムを計算してグラフ化しているのですが

• pandasのread_csvで時間のデータを読み込むときTimedeltaに変換したい

試したことに記載プログラムで変換しております。
他にいい方法があれば教えてください。

• グラフ表示の時にY軸のtimedeltaを%M:%Sで表示したい

pythonで時間間隔(timedelta)をグラフ化すると目盛りがおかしい
https://teratail.com/questions/149462

ナノ秒表記されているようなのですが%M:%S表記で表示したい

よろしくお願いいたします

発生している問題・エラーメッセージ

なし

該当のソースコード

import io
import pandas as pd

data = """\
name,LAP1,LAP2,LAP3
A,20:00,40:00,1:00:00
B,30:00,1:00:00,1:30:00
C,25:00,50:00,
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=0)

試したこと

applymapでTimedeltaに変換

import datetime

def timeconv(x):

    if pd.notnull(x):

        s = "0:" + x

        times = list(map(int, s.rsplit(":")))

        return datetime.timedelta(hours=times[-3], minutes=times[-2], seconds=times[-1])

    return pd.NaT

df1 = df.applymap(timeconv)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

このような場合は独自のformatterを準備した方が簡単かと思います。

formatterは以下の様に記述します

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

@ticker.FuncFormatter
def yfmt(y, pos):
    # 値をtimedelta型に変更して表示
    return pd.Timedelta(y, unit='ns')

ax.yaxis.set_major_formatter(yfmt)

もしくは下記のように独自で計算してもそれほど複雑にはならないかと思います。
こちらの方が自由度は高いかもしれません

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

@ticker.FuncFormatter
def yfmt(y, pos):
    # Hの値をMに合計して表示する
    m = int(y // (1000000000 * 60))
    s = int((y // 1000000000) - (m * 60))
    return f"{m:02d}:{s:02d}"

ax.yaxis.set_major_formatter(yfmt)

また、時間を扱うと tickの区切りがおかしくなるのでこちらも、独自のLocatorを準備して対応します。

import matplotlib.ticker as ticker

# 区切りを15分刻みに変更
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1000000000*60*15))

以上、まとめるとこんな感じになります。

import io
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

data = """
name,LAP1,LAP2,LAP3
A,20:00,40:00,1:00:00
B,30:00,1:00:00,1:30:00
C,25:00,50:00,
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=0)

# 文字列のフォーマットをH:M:S形式に揃える
df =  df.applymap(lambda d: ':'.join(('0:'+d).split(':')[-3:]) if pd.notna(d) else '')
# 文字列をTimeDelta型に変換
df = df.apply(pd.to_timedelta)

ax = plt.subplot()
df.T.plot(ax=ax)

@ticker.FuncFormatter
def yfmt(y, pos):
    m = int(y // (1000000000 * 60))
    s = int((y // 1000000000) - (m * 60))
    return f"{m:02d}:{s:02d}"

ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1000000000*60*15))
ax.yaxis.set_major_formatter(yfmt)
# 0から表示したほうが見やすいかな？
ax.set_ylim(bottom=0)
plt.show()

Comments

[magichan]

書き忘れましたが、例えば更に5分刻みに目盛りだけ切りたいような場合は set_minor_locator をお使いください

[barobaro]

magichanさん
詳しい説明までいただきいつもありがとうございます。
思っていた表示ができました。
また説明じっくり落とし込んで勉強させていただきます。
どうもありがとうございました

Answer 2

%H:%M:%S の形式になってますが、こんな感じでどうでしょうか？
他のフォーマットに変えたければ set_yticklabels()のところを変更していただければと思います。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
df1.T.plot(ax=ax)
ax.set_yticklabels([str(datetime.timedelta(microseconds=x/1000)) for x in ax.get_yticks()])

Comments

[barobaro]

kit494wayさん
ax.get_yticks()で取得して変換すればいいのですね勉強になりました。
setしかないのかと思ってましたがgetもあるのですね。
他にも応用ができそうです。どうもありがとうございます。