Python如何根据时间序列数据作图

本例子程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素深度的时间序列。程序中用到了常用的时间序列python数据处理方法，箭头标识方法，适合学习基本python作图学习使用。程序中所用到的no09.csv数据样式如下：

代码如下

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

df = pd.read_csv('no09.csv')
t = df.iloc[0:200, 0]
t = [datetime.datetime.strptime(i, '%Y/%m/%d') for i in t]
co2 = [float(i) for i in df.iloc[0:200,1]]
he = [float(i) for i in df.iloc[0:200,2]]
plt.subplot(211)
plt.plot(t, co2, 'o-')
plt.xlabel('Date [Year/Month')
plt.ylabel('CO2 / %')
plt.grid(ls = '--')
plt.subplot(212)
plt.plot(t, he, 'o-')
plt.xlabel('Date [Year/Month]')
plt.ylabel('He /ppm')
plt.annotate('2002/07/07 165ppm', xy = (datetime.datetime.strptime(('2002/07/07'), '%Y/%m/%d'), 165),
       xytext = (datetime.datetime.strptime(('2002/08/01'), '%Y/%m/%d'), 123),
       arrowprops = dict(facecolor = 'black', shrink = 0.05, width = 2, headwidth = 6,
                headlength = 6))
plt.grid(ls = '--')
plt.show()

结果

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python实现时间序列可视化的方法

    时间序列数据在数据科学领域无处不在,在量化金融领域也十分常见,可以用于分析价格趋势,预测价格,探索价格行为等. 学会对时间序列数据进行可视化,能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据,寻找其潜在的规律. 本文会利用Python中的matplotlib[1]库,并配合实例进行讲解.matplotlib库是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(2D绘图库),是Python中最基本的可视化工具. [工具]Python 3 [数据]Tushare [注]示例注重的是方法的讲解,请大家灵活掌握. 1.单个时

  • python时间日期函数与利用pandas进行时间序列处理详解

    python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime impo

  • Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析的实现

    时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

  • python时间序列按频率生成日期的方法

    有时候我们的数据是按某个频率收集的,比如每日.每月.每15分钟,那么我们怎么产生对应频率的索引呢?pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex. 我们先看一下怎么生成日期范围:pd.date_range(startdate,enddate) 1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围: In:import pandas as pd index = pd.date_range('4/1/2019','5/1/2019') print(index) Out: Da

  • Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

    Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

    ARIMA模型 ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型,是用来预测时间序列的一种常用的统计模型,一般记作ARIMA(p,d,q). ARIMA的适应情况 ARIMA模型相对来说比较简单易用.在应用ARIMA模型时,要保证以下几点: 时间序列数据是相对稳定的,总体基本不存在一定的上升或者下降趋势,如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定. 非线性关系处理不好,只能处理线性关系 判断时序数据稳定 基本判断方法:稳定的数据,总体上是没有上升和下降的趋势的,是没有周期性的,方差趋向于一个稳定的值. A

  • python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法

    先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime import timedel

  • python os.listdir按文件存取时间顺序列出目录的实例

    如下所示: import os DIR = "/home/serho/workspace/lisp" def compare(x, y): stat_x = os.stat(DIR + "/" + x) stat_y = os.stat(DIR + "/" + y) if stat_x.st_ctime < stat_y.st_ctime: return -1 elif stat_x.st_ctime > stat_y.st_ctim

  • Python时间序列缺失值的处理方法（日期缺失填充）

    前言 因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题,其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料,耗费了我一晚上工作时间,所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考指正. 时间序列缺失值处理 一.编程前准备 收集时间序列数据,相信看这篇博客的各位已经完成了这步. 需要安装pandas模块,并利用Python的Lib文件夹自带的datetime库(当时我因为在Pycharm环境中没看到datetime模块又去安装了DateTime模块并看了DateTime英

  • Python如何根据时间序列数据作图

    本例子程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素深度的时间序列.程序中用到了常用的时间序列python数据处理方法,箭头标识方法,适合学习基本python作图学习使用.程序中所用到的no09.csv数据样式如下: 代码如下 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime df = pd.read_csv('no09.csv') t = df.iloc[0:200, 0] t

  • python时间序列数据转为timestamp格式的方法

    在此记录自己学习python数据分析过程中学到的一些数据处理的小技巧. 1.数据的读取 #导入numpy库和pandas库 import numpy as np import pandas as pd #读取待处理的数据 #file_path为文件路径名,sheet_name为需要读取的excel数据页 data=pd.read_excel(file_path,sheet_name) #显示数据前5行 data.head() 数据读取的结果: 由读取结果可以看出,时间序列数据并不规范,需要做进一

  • Python与AI分析时间序列数据

    Python与AI分析时间序列数据

    目录 简介 序列分析或时间序列分析的基本概念 安装实用软件包 Pandas hmmlearn PyStruct CVXOPT Pandas:处理,切片和从时间序列数据中提取统计数据 示例 处理时间序列数据 切片时间序列数据 提取来自时间序列数据的统计数据 平均值 最大值 最小值 一次性获取所有内容 重新采样 使用mean()重新采样 Re -sampling with median() 滚动平均值 通过隐马尔可夫分析顺序数据模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM) 状态(S) 输出符号(O) 状

  • Python数据分析之Matplotlib数据可视化

    Python数据分析之Matplotlib数据可视化

    目录 1.前言 2.Matplotlib概念 3.Matplotlib.pyplot基本使用 3.数据展示 3.1如何选择展示方式 3.2绘制折线图 3.3绘制柱状图 3.3.1普通柱状图 3.3.2堆叠柱状图 3.3.3分组柱状图 3.3.4饼图 4.绘制子图 1.前言 数据展示,即数据可视化,是数据分析的第五个步骤,大部分人对图形敏感度高于数字,好的数据展示方式能让人快速发现问题或规律,找到数据背后隐藏的价值. 2.Matplotlib概念 Matplotlib 是 Python 中常用的

  • 利用python实现平稳时间序列的建模方式

    一.平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列,就可以利用ARMA模型对该序列进行建模.建模的基本步骤如下: (1)求出该观察值序列的样本自相关系数(ACF)和样本偏自相关系数(PACF)的值. (2)根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质,选择适当的ARMA(p,q)模型进行拟合. (3)估计模型中位置参数的值. (4)检验模型的有效性.如果模型不通过检验,转向步骤(2),重新选择模型再拟合. (5)模型优化.如果拟合模型通过检验,仍然转向不走(2),充分考虑

  • 浅谈Python数学建模之数据导入

    目录 一.数据导入是所有数模编程的第一步 二.在程序中直接向变量赋值 2.1.为什么直接赋值? 2.2.直接赋值的问题与注意事项 三.Pandas 导入数据 3.1.Pandas 读取 Excel 文件 3.2.Pandas 读取 csv 文件 3.3.Pandas 读取文本文件 3.4.Pandas 读取其它文件格式 四.数据导入例程 一.数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址

  • 初学python数学建模之数据导入(小白篇)

    目录 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 2. 在程序中直接向变量赋值 2.1 为什么直接赋值? 2.2 直接赋值的问题与注意事项 例程 1:将数据导入作为单独的函数 例程 2:将数据导入集中写成一段,放在程序的起始部分 3. Pandas 导入数据 3.1 Pandas 读取 Excel 文件 pd.read_excel() 的主要参数: pd.read_excel() 使用实例: 3.2 Pandas 读取 csv 文件 Pandas 使用 pandas.read_csv() 函数读取 E

  • Python调用Prometheus监控数据并计算

    Python调用Prometheus监控数据并计算

    目录 Prometheus是什么 Prometheus基础概念 什么是时间序列数据 什么是targets(目标) 什么是metrics(指标) 什么是PromQL(函数式查询语言) 如何监控远程Linux主机 Prometheus HTTP API 支持的 API 认证方法 数据返回格式 数据写入 监控数据查询 什么是Grafana 工作使用场景 CPU峰值计算 CPU均值计算 内存峰值计算 内存均值计算 导出excel 参考链接: Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控

  • 详解Python中生成随机数据的示例详解

    详解Python中生成随机数据的示例详解

    目录 随机性有多随机 加密安全性 PRNG random 模块 数组 numpy.random 相关数据的生成 random模块与NumPy对照表 CSPRNG 尽可能随机 os.urandom() secrets 最佳保存方式 UUID 工程随机性的比较 在日常工作编程中存在着各种随机事件,同样在编程中生成随机数字的时候也是一样,随机有多随机呢?在涉及信息安全的情况下,它是最重要的问题之一.每当在 Python 中生成随机数据.字符串或数字时,最好至少大致了解这些数据是如何生成的. 用于在 P

  • Pandas处理时间序列数据操作详解

    Pandas处理时间序列数据操作详解

    目录 前言 一.获取时间 二.时间索引 三.时间推移 前言 一般从数据库或者是从日志文件读出的数据均带有时间序列,做时序数据处理或者实时分析都需要对其时间序列进行归类归档.而Pandas是处理这些数据很好用的工具包.此篇博客基于Jupyter之上进行演示,本篇博客的愿景是希望我或者读者通过阅读这篇博客能够学会方法并能实际运用.希望读者看完能够提出问题或者看法,博主会长期维护博客做及时更新.纯分享,希望大家喜欢. 一.获取时间 python自带datetime库,通过调用此库可以获取本地时间 fr

随机推荐