質問編集履歴
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df.plot(ax=ax, kind="area", alpha=0.4, x=key, y=['num']) # x軸にkeyを指定
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loc = mdates.HourLocator() # Auto, Year, Month, Day, Date, Hour, Minute
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fmt = mdates.DateFormatter("%Y-%m-%d %H:%M") #時刻のフォーマットを指定
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ax.xaxis.set_major_locator(loc)
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ax.xaxis.set_major_formatter(fmt)
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項目名がゴチャゴチャしているグラフ↓
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↓↓↓追記(2018_1203_0123)↓↓↓
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追記①
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⑤の週次、月次グラフのイメージ画像を追加しました。
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(画像では11-21から出てしまってますが)
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現在から直近30日のperiodごとのtimeごとの推移を見たいです。
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追記②
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> {'period': 2 'time': '00:01:2'} # WEEKLY 毎週月曜の01:00に実行
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また、WEEKLYの分がまた厄介で可能なら落としたくないと考えています。
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つまり、最後の:2を落として、
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現在から4回先までのtimeデータを
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4回 lis.append(データ)する？必要があります。
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(12-03 01:00, 12-10 01:00, 12-17 01:00, 12-24 01:00)
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追記③
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groupbyの使い方がいまいちぴんと来てなくて、
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groupbyの関連でvalue_countsを知ったので、一旦実装してみました。
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MySQLでいうところの、
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SELECT period, time, COUNT(*) FROM lis GROUP BY period, time ;
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的な結果を得たいと考えています。
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```python3
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df = pd.DataFrame({'time': [row['time'] for row in lis]})
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# >>> df[:]
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# time
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# 0 2018-12-31 21:00:00
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#pprint(df, width=273)
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df_count = df['time'].value_counts()
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#pprint(df_count)
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df = pd.DataFrame({key: list(df_count.index.values), 'num': list(df_count.values)})
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# time num
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#pprint(df)
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↓月次のイメージ↓
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月次のイメージ追加,
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追記①
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⑤の週次、月次グラフのイメージ画像を追加しました。
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(画像では11-21から出てしまってますが)
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現在から直近30日のperiodごとのtimeごとの推移を見たいです。
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追記②
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> {'period': 2 'time': '00:01:2'} # WEEKLY 毎週月曜の01:00に実行
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また、WEEKLYの分がまた厄介で可能なら落としたくないと考えています。
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つまり、最後の:2を落として、
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現在から4回先までのtimeデータを
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4回 lis.append(データ)する？必要があります。
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(12-03 01:00, 12-10 01:00, 12-17 01:00, 12-24 01:00)
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追記③
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groupbyの使い方がいまいちぴんと来てなくて、
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groupbyの関連でvalue_countsを知ったので、一旦実装してみました。
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MySQLでいうところの、
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SELECT period, time, COUNT(*) FROM lis GROUP BY period, time ;
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的な結果を得たいと考えています。
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```python3
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df = pd.DataFrame({'time': [row['time'] for row in lis]})
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# >>> df[:]
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# time
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#pprint(df, width=273)
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df_count = df['time'].value_counts()
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#pprint(df_count)
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df = pd.DataFrame({key: list(df_count.index.values), 'num': list(df_count.values)})
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# time num
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#pprint(df)
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