Python

Question

我有一个数据框，看起来像：

       date
1      2008-10-05
10     2007-03-30
100    2008-07-05
1000   2007-03-30
1001   2014-08-14
1002   2007-09-30
1003   2007-06-14
1004   2006-01-13
1005   2006-08-04
1006   2007-06-14
1007   2008-11-30

我想要做的是绘制一个直方图，显示按比例缩小到一周的日期分布。例如，索引是一个图片 ID，我想深入了解 2006 年 10 月的第一周拍摄了多少张照片。换句话说，我想要一个每周直方图。

df['week'].iplot(kind='histogram') 仅返回周数，但我想将其与年份联系起来。

如果有人可以帮助我使用 plot.ly 绘制直方图，那就太好了。 matplotlib 图也可以。

感谢您的帮助。

编辑：以下是我的问题的最终解决方案：

df_new = df.groupby(['year','week']).count()['date']
df_dict = df_new.to_dict()
df_tups = [(' wk#'.join(map(str,key)), df_dict[key]) for key in df_dict.keys()]
df_tups = sorted(df_tups, key=lambda x : (x[0], x[1]))
x = ["'"+tup[0][2:] for tup in df_tups]
y = [tup[1] for tup in df_tups]
trace1 = go.Bar(
            x = x,
            y = y
        )

data = [trace1]
layout = go.Layout(
    xaxis=dict(tickangle=45)
)
fig = dict(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig)

Answer 1

让你的 df 为：

df =    date
7   2012-06-11
3   2012-09-28
19  2012-10-01
2   2012-10-03
6   2012-12-22
1   2013-02-19
9   2013-02-28
12  2013-03-12
4   2013-04-04
17  2013-04-18
11  2013-05-17
5   2013-07-07
14  2013-10-22
13  2014-01-16
15  2014-02-25
18  2014-03-19
0   2014-03-31
16  2014-04-01
8   2014-04-27
10  2014-09-20

您想做的是：

df['week'] = df['date'].map(lambda x: x.isocalendar()[1])
df['year'] = df['date'].map(lambda x: x.isocalendar()[0])
data = df.groupby(['year','week']).count()

那会给你：

        date
year    week   count    
2012    24       1
        39       1
        40       2
        51       1
2013    8        1
        9        1
        11       1
        14       1
        16       1
        20       1
        27       1
        43       1
2014    3        1
        9        1
        12       1
        14       2
        17       1
        38       1

现在，如果你想做直方图，你可以做每年，也可以做整个周期。但是你必须为每一年增加 52 周，因为它高于你的集合中的第一年（年），否则它会混淆不同年份的周数

Answer 2

当数据帧/系列的一列为 datetime 类型时，您有一个特殊的访问器 dt 来应用矢量化日期时间函数（与 str 特殊的方法相同字符串系列的访问器）。使用此功能获得您期望的分组：

df.groupby([df.date.dt.year, df.date.dt.week]).size()
Out[16]: 
date  date
2006  2       1
      31      1
2007  13      2
      24      2
      39      1
2008  27      1
      40      1
      48      1
2014  33      1
dtype: int64

Python - 绘制周分布

Python - plotting week-wise distribution

plot

matplotlib

pandas

plotly