時刻とデータ長に合わせてグラフの場所と長さを決めたい

Question

実現したいこと

python3のmatplotlibに関する質問です。
pandasのデータフレームが複数用意されており、indexにはdatetime形式の年月日と時刻が入っています。
それぞれのデータフレームの長さや開始日時はすべて異なります。
これらのデータに対して次のようなグラフを作ろうと思っています。

発生している問題・分からないこと

fig.add_axesを利用してデータ長とデータ開始時刻に合わせてグラフを書いてみたのですが、それぞれの横軸がぴったり合ってくれません(14：00のところなど)。
fig.add_axesがグラフ外の余白など？も含めて長さを決めているからなのかなと思っているのですが、何かいい方法はないでしょうか？

該当のソースコード

fig = plt.figure(figsize = (16,8))
year_list = [2021, 2021, 2021, 2021, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023]
ID_list = [17008, 18018, 20028, 20029, 16017,  16019, 16022, 20028, 20029, 22034, 20028, 22033, 22034, 22037, 22038]
places = [1,2,7,3,3,4,5,4,5,6,6,3,2,1,1] #それぞれのグラフが何段目か
plt.rcParams["font.size"] = 18

for j, year, ID in zip(places, year_list, ID_list):
    df2 = load_and_format(year,ID)　#データをロードする部分
    
    graph_left_h = int(str(df2.index[0])[11:13])　#データのinndexのはじめの値から"時"を抜き出す
    graph_left_m = int(str(df2.index[0])[14:16])　#データのinndexのはじめの値から"分"を抜き出す
    left = ((graph_left_h-6.5)+(graph_left_m/60))/12 #グラフの左端の場所を決める
    
    ax = fig.add_axes([left,1 - j*0.13,len(df2)/3600/12,0.08])
    ax.scatter(df2.index, df2["data1"]*0.5, color = "red", s = 30)

    ax.set_ylim(0,1)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
    ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator()) 
    ax.tick_params(left=False, labelleft=False)

# ここから一番下の軸を書く部分
ax_bottom = fig.add_axes([0,0,1,0.01])
ax_bottom.plot(pd.date_range("6:30:30","18:30:30", freq='H'),np.ones(13)*10)
ax_bottom.set_ylim(0,1)
ax_bottom.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
ax_bottom.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator()) 
ax_bottom.tick_params(left=False, labelleft=False)
ax_bottom.spines[['left','right','top']].set_visible(False)

plt.show()

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

sharexを使おうかとも思ったのですが、それぞれのデータの年と日付が異なります。
時刻だけshareする方法はないでしょうか。すべてのデータの年月日を書き換えてから軸をシェアするのが最善でしょうか？

補足

Jupyter notebookを使っています。

Answer 1

一番外の Axes を作って、それに対して inset_axes を transform=ax.transData で作ってやるのが簡単だと思います。
matplotlib は時系列の値を float で持っていて、時刻データからそのfloatへの変換は matplotlib.dates.date2num 等でできます。整数部分が日付、小数点以下の部分が時刻の情報になっています。
https://matplotlib.org/stable/api/dates_api.html

一番外のAxesの座標を、小数点部分だけの値で作っておいて、プロットしたいデータの上下限の小数点部分とそろえて inset_axes を切り出してやれば、表示されるプロットもそろうと思います。

以下、質問者さんの実際のデータがよくわからないので、適当にイメージとして作成してみましたので、参考まで。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

data = [
    [1, pd.date_range('2020-01-01 08:30:00', '2020-01-01 13:00:00', 20)],
    [1, pd.date_range('2020-01-01 15:10:00', '2020-01-01 18:30:00', 10)],
    [3, pd.date_range('2021-02-01 12:20:00', '2021-02-01 16:50:00', 15)],
    [5, pd.date_range('2023-12-31 10:30:00', '2023-12-31 12:40:00', 10)],
    [5, pd.date_range('2023-12-31 13:20:00', '2023-12-31 14:10:00', 3)],
]

left0, right0 = '06:00', '19:00'

# Figure と 一番外側の Axes
fig, ax0 = plt.subplots(figsize=(8, 4))

# datestr2num で float に変換 → % 1 で小数部分だけにする → 日付の削除
ax0.set_xlim(mdates.datestr2num(left0) % 1, mdates.datestr2num(right0) % 1)
ax0.set_ylim(0, 7)
ax0.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
ax0.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator()) 
ax0.tick_params(left=False, labelleft=False)
ax0.spines[['left','right','top']].set_visible(False)

for i, s in data:
    # 最小最大の15min外側をlimitに
    left, right = min(s) - pd.Timedelta('15min'), max(s) + pd.Timedelta('15min')
    # ax0 の座標に合わせるため % 1 して日付を削除
    bb_left, bb_right = mdates.date2num(left) % 1, mdates.date2num(right) % 1
    # データをプロットする Axes を作成
    ax = ax0.inset_axes((bb_left, i, bb_right - bb_left, 1), transform=ax0.transData)
    # ax の中では元の日付のままプロットする
    ax.set_xlim(left, right)
    ax.set_ylim(0, 1)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
    ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator()) 
    ax.tick_params(left=False, labelleft=False)
    ax.plot(s, [0.5] * len(s), 'ro')

plt.show()

Comments

[beluga00nm]

無事目的のグラフを描写することができました！inset_axesというものを存じ上げなかったので大変勉強になりました。ありがとうございました！