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追記

2018/12/02 17:00

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musuka
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  ```![イメージ説明](2d871fc946db197d80cbb61da76ebd7a.png)
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+ -============================================
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+
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+ ↓↓↓追記(2018_1203_0159)↓↓↓
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+ -============================================
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+
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+ ```python3
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+
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+ df.plot(ax=ax, kind="area", alpha=0.4, x=key, y=['num']) # x軸にkeyを指定
88
+
89
+ loc = mdates.HourLocator() # Auto, Year, Month, Day, Date, Hour, Minute
90
+
91
+ fmt = mdates.DateFormatter("%Y-%m-%d %H:%M") #時刻のフォーマットを指定
92
+
93
+ ax.xaxis.set_major_locator(loc)
94
+
95
+ ax.xaxis.set_major_formatter(fmt)
96
+
97
+ ```
98
+
99
+
100
+
101
+ 項目名がゴチャゴチャしているグラフ↓
102
+
103
+ ![ゴチャゴチャしたグラフ](6a87558cf7deaef38dd59d8321776057.png)

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修正

2018/12/02 17:00

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musuka
musuka

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@@ -73,107 +73,3 @@
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  ```![イメージ説明](2d871fc946db197d80cbb61da76ebd7a.png)
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- ↓↓↓追記(2018_1203_0123)↓↓↓
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86
-
87
- 追記①
88
-
89
- ⑤の週次、月次グラフのイメージ画像を追加しました。
90
-
91
- (画像では11-21から出てしまってますが)
92
-
93
- 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。
94
-
95
-
96
-
97
- 追記②
98
-
99
- > {'period': 2 'time': '00:01:2'} # WEEKLY 毎週月曜の01:00に実行
100
-
101
-
102
-
103
- 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。
104
-
105
- つまり、最後の:2を落として、
106
-
107
- 現在から4回先までのtimeデータを
108
-
109
- 4回 lis.append(データ)する?必要があります。
110
-
111
- (12-03 01:00, 12-10 01:00, 12-17 01:00, 12-24 01:00)
112
-
113
-
114
-
115
- 追記③
116
-
117
- groupbyの使い方がいまいちぴんと来てなくて、
118
-
119
- groupbyの関連でvalue_countsを知ったので、一旦実装してみました。
120
-
121
- MySQLでいうところの、
122
-
123
- SELECT period, time, COUNT(*) FROM lis GROUP BY period, time ;
124
-
125
- 的な結果を得たいと考えています。
126
-
127
-
128
-
129
- ```python3
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-
131
- df = pd.DataFrame({'time': [row['time'] for row in lis]})
132
-
133
- # >>> df[:]
134
-
135
- # time
136
-
137
- # 0 2018-12-31 21:00:00
138
-
139
- # 1 2018-12-07 20:30:00
140
-
141
- # 2 2018-12-02 12:10:00
142
-
143
- #pprint(df, width=273)
144
-
145
-
146
-
147
- df_count = df['time'].value_counts()
148
-
149
- # 2018-12-02 16:00:00 74
150
-
151
- # 2018-12-03 06:10:00 40
152
-
153
- # 2018-12-03 04:10:00 39
154
-
155
- #pprint(df_count)
156
-
157
-
158
-
159
- df = pd.DataFrame({key: list(df_count.index.values), 'num': list(df_count.values)})
160
-
161
- # time num
162
-
163
- #0 2018-12-03 01:00:00 74
164
-
165
- #1 2018-12-03 15:10:00 40
166
-
167
- #2 2018-12-03 04:00:00 39
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-
169
- #pprint(df)
170
-
171
- ```
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-
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-
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-
175
-
176
-
177
- ↓月次のイメージ↓
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-
179
- ![月次のイメージ](a0c47e411852dcba8a73b8f3121fab86.png)

2

月次のイメージ追加,

2018/12/02 16:30

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+ ↓↓↓追記(2018_1203_0123)↓↓↓
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+ 追記①
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89
+ 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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103
+ 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。
104
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105
+ つまり、最後の:2を落として、
106
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107
+ 現在から4回先までのtimeデータを
108
+
109
+ 4回 lis.append(データ)する?必要があります。
110
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111
+ (12-03 01:00, 12-10 01:00, 12-17 01:00, 12-24 01:00)
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115
+ 追記③
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117
+ groupbyの使い方がいまいちぴんと来てなくて、
118
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119
+ 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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121
+ MySQLでいうところの、
122
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123
+ SELECT period, time, COUNT(*) FROM lis GROUP BY period, time ;
124
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125
+ 的な結果を得たいと考えています。
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129
+ ```python3
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131
+ df = pd.DataFrame({'time': [row['time'] for row in lis]})
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+ # >>> df[:]
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135
+ # time
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137
+ # 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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147
+ df_count = df['time'].value_counts()
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+ # 2018-12-02 16:00:00 74
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+ #pprint(df_count)
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159
+ 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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177
+ ↓月次のイメージ↓
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+ ![月次のイメージ](a0c47e411852dcba8a73b8f3121fab86.png)

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2018/12/02 16:28

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