python时间序列国家数据答案

【问题标题】：python time series country datapython时间序列国家数据
【发布时间】：2018-05-11 05:58:00
【问题描述】：

我在 csv 中有这些列，并希望以时间序列格式绘制英国和法国的橙子。

我可以在时间序列中绘制英国和橘子，但我不能在时间序列中绘制英国 + 法国橘子。

有人可以帮我吗？

import logging
import datetime
import csv
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


#import orangesdata from CSV file
df = pd.read_csv('Oranges_Apples_country.csv')
df.head()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date').head()

df = pd.DataFrame(df, columns = ['country', 'product', 'unit', 'date'])

df['country'] = ['UK', 'FRANCE']
df['product'] = ['ORANGES', 'APPLE']
df['unit'] = ['KG']

【问题讨论】：

你能发布你目前所拥有的并准确解释你被困在哪里吗？见stackoverflow.com/help/on-topic
我认为我们需要更多信息才能获得帮助。你用什么软件来绘制数据？
谢谢 - 已经发布了上面的代码。我不确定我是否使用了正确的方法。我应该使用 df 还是 iloc 类型的代码？
如果您的问题是关于子集的，您可以基于第一个 DataFrame 的子集创建一个新的 DataFrame。例如：df2 = df[((df['COUNTRY'] == 'UK') & (df['PRODUCT'] == 'ORANGE')) | ((df['COUNTRY'] == 'FRANCE') & (df['PRODUCT'] == 'ORANGE'))]

标签： python pandas numpy dataframe matplotlib

【解决方案1】：

这里有一些代码可以在您提到的轴上进行子集化。我从另一个 SO 帖子中获取了 for 循环，但我不记得链接了。向该贡献者道歉。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = (10,8)

fig, ax = plt.subplots()

df = pd.read_csv('fruit.csv', parse_dates = ['DATE'])
df.set_index('DATE', inplace=True)
df2 = df[((df['COUNTRY'] == 'UK') & (df['PRODUCT'] == 'ORANGE')) | \
        ((df['COUNTRY'] == 'FRANCE') & (df['PRODUCT'] == 'ORANGE'))]

labels = []
for key, grp in df2.groupby(['COUNTRY', 'PRODUCT']):
    ax = grp.plot(ax = ax, y = 'QUANTITY')
    labels.append(key)
lines, _ = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(lines, labels, loc='upper left')
plt.show()

您可以使用groupby.sum() 求和。

df3 = df2.groupby('DATE').sum()
df3.plot()
plt.show()

【讨论】：