質問編集履歴
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追記
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -35,4 +35,18 @@
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35
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plt.show()
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plt.savefig("image.png")
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-
```
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+
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+
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↓↓↓追記(2018_1203_0159)↓↓↓
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```python3
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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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```
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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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+
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3
修正
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -35,56 +35,4 @@
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plt.show()
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plt.savefig("image.png")
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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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-
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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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# 1 2018-12-07 20:30:00
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# 2 2018-12-02 12:10:00
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-
#pprint(df, width=273)
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-
df_count = df['time'].value_counts()
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# 2018-12-02 16:00:00 74
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# 2018-12-03 06:10:00 40
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# 2018-12-03 04:10:00 39
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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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#0 2018-12-03 01:00:00 74
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#1 2018-12-03 15:10:00 40
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#2 2018-12-03 04:00:00 39
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#pprint(df)
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```
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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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File without changes
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CHANGED
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@@ -35,4 +35,56 @@
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plt.show()
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plt.savefig("image.png")
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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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#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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