Seaborn 时间序列图

Question

我已经清理了一个数据集，并达到了我的 pandas 数据框的样子：

aggregated_df = another_df.groupby(['datetime_x', 'my_category'])['my_value'].mean()
aggregated_df.head(3)

datetime_x  my_category
2011-10-01  foo         2090.91
2011-12-22  bar         2545.45
2012-01-06  foo         1944.44
Name: my_value, dtype: float64

当我尝试生成一个包含多个时间序列的图（每个都代表my_category 字段之一）时，我得到：ValueError: arrays must all be same length

sns.tsplot(
    data=aggregated_df, 
    time="datetime_x", 
    value="my_value",
    condition="my_category",
)

我认为原因是每个类别，当被视为熊猫系列数组时，可能具有与其他类别不同的​​长度。可能是因为缺少一些日期，但我不确定是不是这个原因，如果是这样的话我觉得很奇怪。

我还将 seaborn tsplot 方法的 condition= 参数设置为我认为应该是“分类变量”的位置（在我的情况下是 my_category 列），但这可能是我误解了如何使用tsplot。

另外，groupby 的效果是我得到了一个带有嵌套 levels 的熊猫 MultiIndex，但我不确定这是 seaborn 所期望的格式，尽管它看起来不错，因为我正在尝试绘制由其中一列 (my_category) 标记的多个时间序列。

我做错了什么？ 如何在同一个图表上绘制多个时间序列，每个时间序列都从分类列中标记？

Answer 1

tsplot 需要每个条件的“时间”相同，即对于每个条件，您需要在相同的时间单位对数据进行采样。

从tsplot docstring看一下这个例子中数据框的结构，这样会更清楚一点：

gammas = sns.load_dataset("gammas")
ax = sns.tsplot(time="timepoint", value="BOLD signal",
                unit="subject", condition="ROI",
                data=gammas)

恐怕tsplot 在这种情况下对您没有帮助。

这个答案可能对您有所帮助，因为 matplotlib 和 pandas 的完美结合可以获得类似 tsplot 的行为：ref