大佬整理的Python数据可视化时间序列案例，建议收藏（附代码）(2)

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大佬整理的Python数据可视化时间序列案例，建议收藏（附代码）(2)

for y in range(5, 10, 1): plt.hlines(y, xmin=s, xmax=e, colors='black', alpha=0.5, linestyles="--", lw=0.5) plt.show()

9、堆积面积图

堆积面积图直观地显示了多个时间序列的贡献程度，因此可以轻松地进行相互比较。

# Import Data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/nightvisitors.csv')

# Decide Colors 
mycolors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:green', 'tab:orange', 'tab:brown', 'tab:grey', 'tab:pink', 'tab:olive']      

# Draw Plot and Annotate
fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(16, 9), dpi= 80)
columns = df.columns[1:]
labs = columns.values.tolist()

# Prepare data
x  = df['yearmon'].values.tolist()
y0 = df[columns[0]].values.tolist()
y1 = df[columns[1]].values.tolist()
y2 = df[columns[2]].values.tolist()
y3 = df[columns[3]].values.tolist()
y4 = df[columns[4]].values.tolist()
y5 = df[columns[5]].values.tolist()
y6 = df[columns[6]].values.tolist()
y7 = df[columns[7]].values.tolist()
y = np.vstack([y0, y2, y4, y6, y7, y5, y1, y3])

# Plot for each column
labs = columns.values.tolist()
ax = plt.gca()
ax.stackplot(x, y, labels=labs, colors=mycolors, alpha=0.8)

# Decorations
ax.set_title('Night Visitors in Australian Regions', fontsize=18)
ax.set(ylim=[0, 100000])
ax.legend(fontsize=10, ncol=4)
plt.xticks(x[::5], fontsize=10, horizontalalignment='center')
plt.yticks(np.arange(10000, 100000, 20000), fontsize=10)
plt.xlim(x[0], x[-1])

# Lighten borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)

plt.show()

10、区域图（未堆叠）

未堆积的面积图用于可视化两个或多个系列相对于彼此的进度（涨跌）。在下面的图表中，您可以清楚地看到随着失业时间的中位数增加，个人储蓄率如何下降。未堆积面积图很好地显示了这种现象。

import matplotlib as mpl
import calmap

# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/yahoo.csv", parse_dates=['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
calmap.calendarplot(df['2014']['VIX.Close'], fig_kws={'figsize': (16,10)}, yearlabel_kws={'color':'black', 'fontsize':14}, subplot_kws={'title':'Yahoo Stock Prices'})
plt.show()

11、日历热图

日历地图是与时间序列相比可视化基于时间的数据的替代方法，而不是首选方法。尽管可以在视觉上吸引人，但数值并不十分明显。但是，它可以有效地很好地描绘出极端值和假日效果。

import matplotlib as mpl
import calmap

# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/yahoo.csv", parse_dates=['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
calmap.calendarplot(df['2014']['VIX.Close'], fig_kws={'figsize': (16,10)}, yearlabel_kws={'color':'black', 'fontsize':14}, subplot_kws={'title':'Yahoo Stock Prices'})
plt.show()

12、季节性图

季节性图可用于比较上一个季节的同一天（年/月/周等）的时间序列执行情况。

from dateutil.parser import parse 

# Import Data
df = pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv')

# Prepare data
df['year'] = [parse(d).year for d in df.date]
df['month'] = [parse(d).strftime('%b') for d in df.date]
years = df['year'].unique()

# Draw Plot
mycolors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:green', 'tab:orange', 'tab:brown', 'tab:grey', 'tab:pink', 'tab:olive', 'deeppink', 'steelblue', 'firebrick', 'mediumseagreen']      
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)

for i, y in enumerate(years):
    plt.plot('month', 'traffic', data=df.loc[df.year==y, :], color=mycolors[i], label=y)
    plt.text(df.loc[df.year==y, :].shape[0]-.9, df.loc[df.year==y, 'traffic'][-1:].values[0], y, fontsize=12, color=mycolors[i])

# Decoration
plt.ylim(50,750)
plt.xlim(-0.3, 11)
plt.ylabel('$Air Traffic$')
plt.yticks(fontsize=12, alpha=.7)
plt.title("Monthly Seasonal Plot: Air Passengers Traffic (1949 - 1969)", fontsize=22)
plt.grid(axis='y', alpha=.3)

# Remove borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0.0)    
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(0.5)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0.0)    
plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.5)   
# plt.legend(loc='upper right', ncol=2, fontsize=12)
plt.show()

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