csvファイルから、経時グラフを日付ごとに重ねて色分けして表示したい

Question

pythonでcsvファイルから、見やすい可視化グラフを作ろうとしております。

csvファイルは以下のとおりです。
Number	Time	Y value
1	2022/5/12 23:31	94
2	2022/5/12 23:46	82
3	2022/5/13 0:01	78
4	2022/5/13 0:16	86
5	2022/5/13 0:31	92
6	2022/5/13 0:46	92
7	2022/5/13 1:01	83
8	2022/5/13 1:16	60
9	2022/5/13 1:31	53
10	2022/5/13 1:46	55
11	2022/5/13 2:01	87
12	2022/5/13 2:16	93
13	2022/5/13 2:31	93
14	2022/5/13 2:46	90
15	2022/5/13 3:01	73
16	2022/5/13 3:16	65
17	2022/5/13 3:31	56
18	2022/5/13 3:46	53
19	2022/5/13 4:01	53
20	2022/5/13 4:16	53
21	2022/5/13 4:31	54
22	2022/5/13 4:46	55
23	2022/5/13 5:01	55
24	2022/5/13 5:16	55
25	2022/5/13 5:32	58
26	2022/5/13 5:47	71
27	2022/5/13 6:02	74
28	2022/5/13 6:17	76
29	2022/5/13 6:32	88
30	2022/5/13 6:47	96
31	2022/5/13 7:02	94
32	2022/5/13 7:17	94
33	2022/5/13 7:34	86
34	2022/5/13 7:49	93
35	2022/5/13 8:04	97
36	2022/5/13 8:19	100
37	2022/5/13 8:34	106
38	2022/5/13 8:49	111
39	2022/5/13 9:04	115
40	2022/5/13 9:19	99
41	2022/5/13 9:34	80
42	2022/5/13 9:49	80
43	2022/5/13 10:04	93
44	2022/5/13 10:19	105
45	2022/5/13 10:34	100
46	2022/5/13 10:49	89
47	2022/5/13 11:04	92
48	2022/5/13 11:19	105
49	2022/5/13 11:34	111
50	2022/5/13 11:49	107
51	2022/5/13 12:04	108
52	2022/5/13 12:19	129
53	2022/5/13 12:34	144
54	2022/5/13 12:49	125
55	2022/5/13 13:04	104
56	2022/5/13 13:24	107
57	2022/5/13 13:39	120
58	2022/5/13 13:54	138
59	2022/5/13 14:09	138
60	2022/5/13 14:24	127
61	2022/5/13 14:39	124
62	2022/5/13 14:54	136
63	2022/5/13 15:09	145
64	2022/5/13 15:24	136
65	2022/5/13 15:39	131
66	2022/5/13 15:54	137
67	2022/5/13 16:09	145
68	2022/5/13 16:24	152
69	2022/5/13 16:39	147
70	2022/5/13 16:54	139
71	2022/5/13 17:09	128
72	2022/5/13 17:24	91
73	2022/5/13 17:39	67
74	2022/5/13 17:54	79
75	2022/5/13 18:09	87
76	2022/5/13 18:24	94
77	2022/5/13 18:39	110
78	2022/5/13 18:54	116
79	2022/5/13 19:09	130
80	2022/5/13 19:24	143
81	2022/5/13 19:39	115
82	2022/5/13 19:54	100
83	2022/5/13 20:09	124
84	2022/5/13 20:24	136
85	2022/5/13 21:12	129
86	2022/5/13 21:27	126
87	2022/5/13 21:42	119
88	2022/5/13 21:57	130
89	2022/5/13 22:12	141
90	2022/5/13 22:27	139
91	2022/5/13 22:42	142
92	2022/5/13 22:57	145
93	2022/5/13 23:12	149
94	2022/5/13 23:27	154
95	2022/5/13 23:42	143
96	2022/5/13 23:57	114
97	2022/5/14 0:12	96
98	2022/5/14 0:27	97
99	2022/5/14 0:42	102
100	2022/5/14 0:57	109
101	2022/5/14 1:12	121
102	2022/5/14 1:27	129
103	2022/5/14 1:42	128
104	2022/5/14 1:57	127
105	2022/5/14 2:12	115
106	2022/5/14 2:27	101
107	2022/5/14 2:42	100
108	2022/5/14 2:57	103
109	2022/5/14 3:12	105
110	2022/5/14 3:27	105
111	2022/5/14 3:42	100
112	2022/5/14 3:57	100
113	2022/5/14 4:12	100
114	2022/5/14 4:27	98
115	2022/5/14 4:42	102
116	2022/5/14 4:58	111
117	2022/5/14 5:13	110
118	2022/5/14 5:28	119
119	2022/5/14 5:43	138
120	2022/5/14 5:58	126
121	2022/5/14 6:13	106
122	2022/5/14 6:28	123
123	2022/5/14 6:43	132
124	2022/5/14 6:58	117
125	2022/5/14 7:13	114
126	2022/5/14 7:31	129
127	2022/5/14 7:46	143
128	2022/5/14 8:01	145
129	2022/5/14 8:16	142
130	2022/5/14 8:31	143
131	2022/5/14 8:46	140
132	2022/5/14 9:01	132
133	2022/5/14 9:16	129
134	2022/5/14 9:31	128
135	2022/5/14 9:46	116
136	2022/5/14 10:01	97
137	2022/5/14 10:16	94
138	2022/5/14 10:31	105
139	2022/5/14 10:46	113
140	2022/5/14 11:01	113
141	2022/5/14 11:16	114
142	2022/5/14 11:31	114
143	2022/5/14 11:46	103
144	2022/5/14 12:03	104
145	2022/5/14 12:18	108
146	2022/5/14 12:33	109
147	2022/5/14 12:48	122
148	2022/5/14 13:03	154
149	2022/5/14 13:18	174
150	2022/5/14 13:33	161
151	2022/5/14 13:48	154
152	2022/5/14 14:03	152
153	2022/5/14 14:18	144
154	2022/5/14 14:33	162
155	2022/5/14 14:48	170
156	2022/5/14 15:03	150
157	2022/5/14 15:18	137
158	2022/5/14 15:33	129
159	2022/5/14 15:48	127
160	2022/5/14 16:03	129
161	2022/5/14 16:20	116
162	2022/5/14 16:35	118
163	2022/5/14 16:50	117
164	2022/5/14 17:05	113
165	2022/5/14 17:20	101
166	2022/5/14 17:35	90
167	2022/5/14 17:50	100
168	2022/5/14 18:05	107
169	2022/5/14 18:20	104
170	2022/5/14 18:35	105
171	2022/5/14 18:50	106
172	2022/5/14 19:05	110
173	2022/5/14 19:20	103
174	2022/5/14 19:35	91
175	2022/5/14 19:50	107
176	2022/5/19 8:35	122
177	2022/5/19 8:50	113
178	2022/5/19 9:07	107
179	2022/5/19 9:22	106
180	2022/5/19 9:37	95
181	2022/5/19 9:52	86
182	2022/5/19 10:07	86
183	2022/5/19 10:22	95
184	2022/5/19 10:37	103
185	2022/5/19 10:52	107
186	2022/5/19 11:07	100
187	2022/5/19 11:22	87
188	2022/5/19 11:38	80
189	2022/5/19 11:53	79
190	2022/5/19 12:08	87
191	2022/5/19 12:23	101
192	2022/5/19 12:38	100
193	2022/5/19 12:53	77
194	2022/5/19 13:08	57
195	2022/5/19 13:23	58
196	2022/5/19 13:38	79
197	2022/5/19 13:53	94
198	2022/5/19 14:08	89
199	2022/5/19 14:23	77
200	2022/5/19 14:38	84
201	2022/5/19 14:53	95
202	2022/5/19 15:08	90
203	2022/5/19 15:23	92
204	2022/5/19 15:38	90
205	2022/5/19 15:53	81
206	2022/5/19 16:09	86
207	2022/5/19 16:24	94
208	2022/5/19 16:39	99
209	2022/5/19 16:54	98
210	2022/5/19 17:09	89
211	2022/5/19 17:24	87
212	2022/5/19 17:39	94
213	2022/5/19 17:54	95
214	2022/5/19 18:11	91
215	2022/5/19 18:26	90
216	2022/5/19 18:41	86
217	2022/5/19 18:56	88
218	2022/5/19 19:10	106
219	2022/5/19 19:26	138
220	2022/5/19 19:41	150
221	2022/5/19 19:56	123
222	2022/5/19 20:11	108
223	2022/5/19 20:27	129
224	2022/5/19 20:42	136
225	2022/5/19 20:57	113
226	2022/5/19 21:12	106
227	2022/5/19 21:27	118
228	2022/5/19 21:45	139
229	2022/5/19 22:00	151
230	2022/5/19 22:15	137
231	2022/5/19 22:30	106
232	2022/5/19 22:45	99
233	2022/5/19 23:00	116
234	2022/5/19 23:15	123
235	2022/5/19 23:30	115
236	2022/5/19 23:45	107

実現したいこと

• Year/month/day/hour:min の数値データを、０〜24 hoursをX軸として、Year/Month/dayごとに色分けしたプロットおよび線で、重ねて表示したい(excelで作成している添付図のように)。

発生している問題・エラーメッセージ

Year/month/day/hour:min の数値データがX軸となり、Y valueのグラフが表示され、1日ごと(0時から24時まで)の重なりグラフがかけない。

該当のソースコード

ソースコードを教えていただきたいと思います。

ぜひよろしくお願いいたします。

Answer 1

ありがとうございます。
コードの意味が理解できまして、大変わかりやすいです。
そこで、Anacondaで実行したのですが、以下のエラーが出ました。
こちらのエラーの内容と、対処をお教えいただけると幸いです。
どうぞご教授のほどよろしくお願いいたします。

「
File "/Volumes/GlucoseGraph/untitled0.py", line 15, in <module>
df = pd.read_csv('kimoto.csv', sep='\t',parse_dates=['Time'])

File "/Users/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 610, in read_csv
return _read(filepath_or_buffer, kwds)

File "/Users/topt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 462, in _read
parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)

File "/Users/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 819, in init
self._engine = self._make_engine(self.engine)

File "/Users/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 1050, in _make_engine
return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg]

File "/Users/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 1961, in init
self._validate_parse_dates_presence(self.names)

File "/Users/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 1415, in _validate_parse_dates_presence
raise ValueError(

ValueError: Missing column provided to 'parse_dates': 'Time'
」

Comments

[can110]

エラーメッセージのとおりTime列がないと思います。
なお、私の回答コードでは、もとのCSVファイルは質問に記載されているままタブ区切りとして読み込んでいますが、kimoto.csvの区切り文字は何でしょうか。もしカンマならsep='\t'だと正常に読めないはずです。

[tirkjs]

すみません、ケアレスミスです。
問題解決しました。
迅速なご対応ありがとうございました。

Answer 2

• 日時から日毎にグループ化
• 日時のうちの時刻を、基準日からの相対時刻に変換（正規化）

することでx軸となる時刻を一致させて日毎に複数グラフを描画できます。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md
from datetime import datetime, timedelta

# 検証データ
df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t',parse_dates=['Time'])

# x軸（時刻）の範囲制限用
org_date = '2022-01-01' # 時刻の基準となる日付。なんでもよい
st = datetime.strptime(org_date, '%Y-%m-%d')
xlim = [pd.to_datetime(st), pd.to_datetime(st+timedelta(days=1))]

fig, ax = plt.subplots()

# 日毎にグループ化
#for day, gdf in df.groupby(pd.Grouper(key='Time', freq='D')): # 対象範囲に含まれる全日付毎
for day, gdf in df.groupby([df['Time'].dt.date]): # 存在する日付のみ

    gdf = gdf.copy() # Suppress SettingWithCopyWarning

    # 日付を基準日に統一
    gdf['orgTime'] = pd.to_datetime(gdf['Time'].dt.strftime(f'{org_date} %H:%M'))

    gdf.plot( ax=ax, x='orgTime', y='Y value', label=day.strftime('%Y-%m-%d'))

    # x軸の調整
    ax.set_xlim(xlim)
    ax.xaxis.set_major_locator(md.HourLocator(interval = 1)) # 1hour
    ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter("%H:%M"))  # hour:min

plt.show()