使用pandas索引来绘制数据
我有一个pandas-Dataframe并用于resample()计算均值（例如每日或每月均值）。这是一个小例子。
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=100)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1), index=dates, columns=['A'])
monthly_mean = df.resample('M', how='mean')
我现在该如何绘制monthly_mean？如何管理将新创建的DataFrame的索引monthly_mean用作x轴？提前致谢。
问题答案：
您可以reset_index用来将索引变回一列：
monthly_mean.reset_index().plot(x='index', y='A')
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上一节课绘制的一个案例是线框立方体，不知大家是否注意到，立方体有8个顶点，但是数组列举顶点的时候，因为绘制直线的时候一个点是三条直线公用， 如果绘制函数gl.drawArrays()绘制模式mode使用gl.LINES模式，每绘制一条直线就需要定义两个顶点。在这种情况下一个点可能在顶点数组中多次列举出来，造成数据重复， 这时候要解决数据的复用，大家应该会想到数据库、索引等概念，也就是说把立方体的8
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OpenGL 提供了多个绘制函数。我们目前使用的 glDrawArrays()函数属于“顺序绘制”的类别。这意味着顶点缓冲区以指定的偏移量进行扫描，它将每 X（ 1 个顶点时表示点，两个顶点表示线，等等）个顶点作为一个图元。这种方法使用起来很方便，但是它的缺点是如果有多个图元共享通一个顶点，那么这个被共享的顶点就会在顶点缓冲区中存在多次。即，在顺序绘制中不存在共享的概念。要实现顶点的共享，我们需要
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问题内容： 我有一个熊猫数据框，其中有两个datetime64列和一个timedelta64列，这是两列之间的差异。我正在尝试绘制timedelta列的直方图以可视化两个事件之间的时间差。 但是，仅将结果用于： 尝试将timedelta列转换为： 结果为： 如何创建熊猫timedelta数据的直方图？ 问题答案： 这是转换时间增量的方法，文档在这里 转换为秒（精确转换） 使用astype转换将舍入
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问题内容： 摘要：这不起作用： 但是这样做： 为什么？ 再生产： 这不起作用： 但是这样做： 链接到笔记本 我的问题是： 为什么只有第二种方式起作用？我似乎看不到选择/索引逻辑的差异。 版本是0.10.0 编辑：这不应该再这样了。从0.11版开始，提供。参见此处：http : //pandas.pydata.org/pandas- docs/stable/indexing.html 问题答案： 大
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我有两个数据集。 第一个，在市场变量中包含具有以下结构的一般市场趋势： 第二，在心情变量中，每一天都包含一些推文，在这个结构中带有同样的情绪： 所以，我想每天数一数有多少“熊市”和“牛市”情绪。它的工作原理，这是我的代码与注释： 结果如下： 所以它工作得很好，但我不明白为什么我不能访问或索引。 事实上，如果我尝试这样的事情： 我获得： 我错过了什么吗？谢啦
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问题内容： 我想对pandas进行一次透视，索引是两列，而不是一列。例如，一个字段用于年份，一个字段用于月份，一个“ item”字段显示“ item 1”和“ item 2”，以及一个“ value”字段和数值。我希望索引为年+月。 我设法做到这一点的唯一方法是将两个字段合并为一个，然后再次将其分开。有没有更好的办法？ 最少的代码复制到下面。非常感谢！ PS：是的，我知道关键字“ pivot”和“