Pandas 绘制 Timedelta 系列图表，选定时间位置添加垂直线

Question

我可以帮您翻译。以下是翻译结果，保留html标签：

我有一个非常类似的问题：Pandas图形化时间序列，并在选定日期处绘制垂直线，但该解决方案不能使用Timedelta。

考虑这个系列：

In:
avg_hr.head()

Out:
00:00:00     69.000000
00:00:01     93.750000
00:00:02     93.125000
00:00:03     92.900000
00:00:04     93.222222
00:00:05     93.222222
...
Name: bpm, Length: 253, dtype: float64

我可以像这样选择此系列中的元素：

In:
avg_hr[pd.Timedelta(seconds=3)]

Out:
92.9

我可以生成这样的图表：

In:
avg_hr.plot()

但是，我无法像这样使用TimeDelta绘制垂直线：

In:
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=110), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

Out:
TypeError: Cannot compare type 'Timedelta' with type 'float64'

但是，如果我使用float或int类型，竖线会出现在位置0。

In:
plt.axvline(x=110, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

如何使用timedelta索引绘制垂直线？

编辑：

即使我直接使用x轴上使用的键，我也会得到相同的错误：

In:
for key in avg_hr.keys():
    ax.axvline(x=key, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

Out:
TypeError: Cannot compare type 'Timedelta' with type 'float64'

- probitaille

---

avg_hr.index.dtype 返回的是什么？ - Vinícius Figueiredo

@Vinícius Aguiar: 输出：timedelta64[ns] - probitaille

Answer 1

我发现即使我在以秒为单位工作，坐标轴标签显示的时间也是以秒为单位，但实际上是以纳秒为单位！

根据Pandas Time Deltas文档：

Pandas使用64位整数以纳秒分辨率表示Timedeltas。

因此，在我的问题示例中，当我调用此函数时，垂直线不是在位置0处，而实际上是在位置110纳秒处（因此在此刻度下非常接近0）。

plt.axvline(x=110, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

解决方案就是将你的x值转换成纳秒：

x_ns = pd.Timedelta(seconds=110) / pd.Timedelta(1,'ns') #Seconds to nanoseconds
plt.axvline(x=x_ns, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

当我尝试更改xlim时，发现所有东西都被缩放到了纳秒。因此，需要应用相同的转换来适用于xlim。

ax1.set_xlim([0, 110])

多条垂直线的结果

完成于：

#Add verticals lines for specific event
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=120) / pd.Timedelta(1,'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=185) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=210) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=225) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

- probitaille

---

非常整洁，你可以改变一下你的数据框格式，看起来像这样：avg_hr = pd.DataFrame({'data':pd.Series(np.random.randn(240)).cumsum(),'time': pd.to_timedelta(np.arange(240), unit='s')})；avg_hr.plot()；plt.axvline(x=110,color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)；plt.show()效果很好。 - Vinícius Figueiredo

Answer 2

我遇到了一个类似的问题。我使用的TimeDelta索引的解决方案是total_seconds属性，它以秒为单位返回浮点数。（“TimeDelta的总持续时间（以纳秒精度）”）

所以，

plt.axvline(pd.Timedelta(seconds=120).total_seconds, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

应该可以解决问题。

- badluck