绘制不同小时时间序列的子图：绘制每个小时子图的每日平均值

debugcn 发表于 Dev

CS Seefoo

我有一个数据框架，其中包含一年中每小时测量6种不同气象变量的数据。我试图创建子图，以显示同一子图中每个气象数据的每小时和每日平均值。但是，我还没有接近。

这样我就得到了每个变量的子图：

sns.set(style = "white", palette = "Dark2")
yaxis_titles = ['Global Irradiance $(W/m^2)$', 'Precipitation (-)', 'Relative Humidity (%)', 'Ambient temperature (°C)', 'Wind speed (m/s)', 'Wind speed direction (°)']
axes = meteo.plot( figsize=(12, 20), subplots=True, sharex = True, title = yaxis_titles)

我试图做这样的事情，因为我正在创建每个循环的绘图，所以让我整理了想要的东西，但是我不确定如何使它们共享x轴，这样就不会详细。

fig, ax = plt.subplots(1, len(meteo.columns), sharex=True, tight_layout=True)

for i in range(len(meteo.columns)):
    s = 611+i 
    ax = plt.subplot(s) # s= nrows, ncols, index
    meteo[meteo.columns[i]].plot(title = yaxis_titles[i], label = "Hourly")
    meteo[meteo.columns[i]].resample("D").mean().plot(title = yaxis_titles[i], ax= ax, label = "Daily average")

有人能指出我正确的方向吗？谢谢！

编辑：

我找到了一种方法来做，但是由于传说显示的不正确，它还不是很完美。实际上，我不希望完全不显示它们，或者仅希望指出黑色的“-”线是每日平均值。

import matplotlib.lines as mlines

yaxis_titles = ['Global Irradiance $(W/m^2)$', 'Precipitation (-)', 'Relative Humidity (%)', 'Ambient temperature (°C)', 'Wind speed (m/s)', 'Wind speed direction (°)']

meteo_mean = meteocorrect.resample("D").mean()

hourly = meteo.plot(figsize=(12, 20), subplots=True, sharex = True, title = yaxis_titles, label = None)
daily = meteo_mean.plot(subplots = True, ax = hourly, color='black', style = "--", label = None);
black_line = mlines.Line2D([], [], color='black',
                          markersize=15, label='Daily Average')
plt.legend(handles=[black_line]);

它给出了这样的内容：

问题是，对于“ black_line”，我没有设法使其变为虚线，即使我在子图中将图例设置为“无”，它们仍然会出现。

保罗·H

我想你很亲密。我可以看到的主要问题是您没有直接利用循环之前创建的Axes对象。

我将直接遍历这些列和您的数据框列，并始终将Axes对象传递给数据框的plot方法。

fig, axes = plt.subplots(len(meteo.columns), 1, sharex=True, tight_layout=True)

for ax, col, title in zip(axes.flat, meteo.columns, yaxis_title):
    meteo.loc[:, col].plot(title=title, label="Hourly", ax=ax)
    meteo.loc[:, col].resample("D").mean().plot(title=titles, ax=ax, label="Daily average")

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