NaTデータを無視して積み上げ棒グラフを作るには：Pandas

Question

###前提・実現したいこと
毎度お世話になります。

時間データを積み上げ棒グラフで表現したいと思っています。
具体的には次の様なことをしようとしています。

• チェックポイントが３つあり、１番をスタートとして、もう一度１番に戻ってきたときに「周回した」としている（図を参照のこと）
• 各行には周回，列にはルート（1地点から2地点を移動した場合は”1-2”）、行列の要素には経過時間（例えば1番めから2番めまでにかかった時間）を記載している
• その周回では通らないルートもある。その場合はNaTが代入されている

用いるデータは次のとおりです。
（途中のプログラムがあまりにも長いので、問題の部分だけを抜き出しました）

// errortime.csv
1-2,1-3,2-1,2-3,3-1,time
00:00:28.266000000,,,00:00:30.064000000,00:00:11.803000000,2017-10-13 09:24:12.304
00:00:44.362000000,,00:00:50.293000000,,,2017-10-13 09:25:22.437
00:10:50.542000000,,,00:11:01.927000000,2017-10-13 09:26:57.092

見づらいので，Print()などで出力すると次のようになります。

// errortime.csv の中身
 			1-2			 1-3                     2-1                     2-3  \
0 2017-10-13 00:00:28.266 NaT                     NaT 2017-10-13 00:00:30.064   
1 2017-10-13 00:00:44.362 NaT 2017-10-13 00:00:50.293                     NaT   
2 2017-10-13 00:10:50.542 NaT                     NaT 2017-10-13 00:11:01.927   

                      3-1                    time  
0 2017-10-13 00:00:11.803 2017-10-13 09:24:12.304  
1                     NaT 2017-10-13 09:25:22.437  
2 2017-10-13 09:26:57.092                     NaT  

このデータを用いて、積み上げ棒グラフを作成したいと思っています。
各周回に合計でXX秒かかって，その内訳として1-2がYY秒，2-3がZZ秒かかってたよ，というような出力がしたいです。

###試したこと・発生している問題・エラーメッセージ
もとのソースコードが長すぎるので、エッセンスを抽出し、同じエラーを再現したコードが次のとおりです。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

#　読み込み
df = pd.read_csv('time.csv')

# 無理やり時間データに変換
for c in df.columns:
    df[c] = pd.to_datetime(df[c])

# 積み上げグラフ
df.plot.bar(y=df.columns, stacked=True)
plt.show

こうすると次のエラーがでてきます。

TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot

NaTデータを無視して積み上げ棒グラフを作るにはどのようにしたら良いのでしょうか？
お手数ですがご教示願います。

Answer 1

とりあえず書いてみました。こんな感じでどうでしょうか。

質問で挙げておられますデータの３行目にて、データが１つ不足しているようです。

とりあえず、先頭に , を追加することで対応しました。

やっていることは、コード中のコメントで解ると思いますが、
全てのデータを一度 ミリ秒に変換した後にグラフを書いております。

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt


# time列を時系列インデックスとして読み込む
df = pd.read_csv('errortime.csv', parse_dates=['time'], index_col='time')

# INDEX(time列)の表示フォーマットを変更（適当）
df.index = df.index.strftime('%H:%M:%S')

# 値が入っていないセルを'00:00:00'で埋める
df = df.fillna('00:00:00')

# 全てのセルを一度Timedeltaに変換した後、int値(ms) に変換する
for col in df:
    df[col] = pd.to_timedelta(df[col]).astype('int64') // 1000000

print(df)

# 行と列を入れ替えた後に棒グラフを描画
ax = df.transpose().plot(kind='bar', stacked=True)

# Y軸のラベルを "%H:%M:%S" 形式にする
formatter  = mpl.ticker.FuncFormatter(lambda x,p: str(pd.to_datetime(x,unit='ms').strftime('%H:%M:%S')))
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)

# Y軸の補助線間隔を 5分毎(300000ms)毎にする
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(300000))

# Y方向のみgrid
ax.yaxis.grid(True)

plt.show()

Comments

[pepasuke623]

ありがとうございます！ダミーデータで動作が確認できました。
本当のデータと本当のソースコードの方でもやってみます！