Plotly：如何根据周期绘制时间图？

Question

大家好，我有这个数据集：

import pandas as pd 

# intialise data of lists. 
data = {'Year':['2017', '2018', '2018', '2019'],'Month':['1', '1', '2', '3'],'Outcome':['dead', 'alive', 'alive', 'empty'], 'outcome_count':[20, 21, 19, 18]} 

# Create DataFrame 
dfy = pd.DataFrame(data) 

# Print the output. 
print(dfy)

我确实想根据应该是月份和年份的时间段来绘制结果。现在，月份和年份在不同的列上，我如何将它们组合起来，以便我得到一个相对于月份和年份的结果图表。图例应该有结果名称？

Answer 1

如果通过Year、Month、Day 列的 3 列 DataFrame 和 Series.dt.to_period 的月份周期，您可以创建由 to_datetime 填充的新列：

dfy['dates'] = pd.to_datetime(dfy[['Year','Month']].assign(Day=1))
dfy['per'] = dfy['dates'].dt.to_period('m')
print(dfy)
   Year Month Outcome  outcome_count      dates      per
0  2017     1    dead             20 2017-01-01  2017-01
1  2018     1   alive             21 2018-01-01  2018-01
2  2018     2   alive             19 2018-02-01  2018-02
3  2019     3   empty             18 2019-03-01  2019-03

然后可以用句点或日期时间绘制：

dfy.plot(x='per', y='outcome_count')
dfy.plot(x='dates', y='outcome_count')

Answer 2

您的数据集非常有限。在 jezrael 的方法的基础上，我能够产生这个：

如果这确实是您要查找的内容，我可以解释详细信息。 如果没有，那么我相信我们会找到另一种方法。

这是目前为止的代码：

import pandas as pd 
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px

# intialise data of lists. 
data = {'Year':['2017', '2018', '2018', '2019'],'Month':['1', '1', '2', '3'],'Outcome':['dead', 'alive', 'alive', 'empty'], 'outcome_count':[20, 21, 19, 18]} 

# Create DataFrame 
dfy = pd.DataFrame(data) 

# approach from jezrael
dfy['dates'] = pd.to_datetime(dfy[['Year','Month']].assign(Day=1))
dfy['per'] = dfy['dates'].dt.to_period('m')

# periods as string
dfy['period']=[d.strftime('%Y-%m') for d in dfy['dates']]

# unique outcomes
outcomes = dfy['Outcome'].unique()

# plotly setup
fig = go.Figure()

# one trace per outcome
for outcome in outcomes:
    df_plot = dfy[dfy['Outcome']==outcome]
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df_plot['period'], y=df_plot['outcome_count'],
                             name=outcome
                          ))

fig.show()