使用 matplotlib 为时间序列标记图形中的一个点答案

【问题标题】：label a point in graph using matplotlib for timeseries使用 matplotlib 为时间序列标记图形中的一个点
【发布时间】：2017-01-03 14:55:47
【问题描述】：

我有一个包含 3 列的 pandas 数据框。我在 Y 轴上绘制 col1，在 X 轴上绘制 time_stamps 系列。对于这个系列，只要 col2 为 -1，我想在图上突出显示该点为异常。我尝试使用 ax.text 获取坐标并突出显示，但我无法获得正确的坐标，因为 X 轴是时间序列。在下面的示例中，我试图绘制自 col2[2]==-1 以来的第三行坐标。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
df=df[["time_stamps","col1"]]
df.set_index("time_stamps",inplace=True)
ax=df.plot()
ticklabels = [l.get_text() for l in ax.xaxis.get_ticklabels()]
new_labels=[tick[-6:] for tick in ticklabels]
ax.xaxis.set_ticklabels(new_labels)
x1="16965 days 17:52:03"
y1=0.7
ax.text(x1, y1, "anaomly", fontsize=15)
plt.show()

样本数据看起来像

time_stamp=[16965 days 17:52:00,16965 days 17:52:02
16965 days 17:52:03,16965 days 17:52:05
16965 days 17:52:06,16965 days 17:52:08
16965 days 17:52:09,16965 days 17:52:11
16965 days 17:52:12,16965 days 17:52:14]
col1=[0.02,0.01,0.7,0.019,0.019,0.017,0.023,0.04,0.072,0.05]  
col2=[1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1]

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib dataframe time-series

【解决方案1】：

我发现我可以将其转换为秒，然后将这些点标记为异常。这就是我所做的。

def changetotimedelta(row): 
    return pd.to_timedelta(row["time_stamps"])/ np.timedelta64(1,'D') 
def main() 
 df=pd.read_csv(inputFile)    
 df["time"]=df.apply(changetotimedelta,axis=1)
 new_df=df[["time","col1"]]
 new_df.set_index("time",inplace=True)
 ax=new_df.plot()
 x1=pd.to_timedelta("16965 days 17:52:03")/ np.timedelta64(1,'D')  
 y1=0.7
 ax.annotate('anomaly', xy=(x1, y1), xytext=(x2, 1),
            arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.01),)

plt.show()

【讨论】：