長年の温度記録を含む温度ファイルがあり、次のような形式です。
2012-04-12,16:13:09,20.6
2012-04-12,17:13:09,20.9
2012-04-12,18:13:09,20.6
2007-05-12,19:13:09,5.4
2007-05-12,20:13:09,20.6
2007-05-12,20:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,17.5
2005-08-13,07:13:09,20.6
2006-04-13,01:13:09,20.6
毎年、レコードの数と時間は異なるため、パンダのdatetimeindicesはすべて異なります。
比較するために、異なる年のデータを同じ図にプロットします。X軸は1月から12月、Y軸は温度です。これを行うにはどうすればよいですか？
Changの答えは、同じ図で複数回プロットする方法を説明していますが、この場合、a groupbyとunstacking を使用した方がよい場合があります。
（これがデータフレームにあり、日時インデックスがすでにあると仮定します）
In [1]: df
Out[1]:
value
datetime
2010-01-01 1
2010-02-01 1
2009-01-01 1
# create additional month and year columns for convenience
df['Month'] = map(lambda x: x.month, df.index)
df['Year'] = map(lambda x: x.year, df.index)
In [5]: df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack()
Out[5]:
value
Year 2009 2010
Month
1 1 1
2 NaN 1
簡単にプロットできるようになりました（毎年別の行として）：
df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack().plot()
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