Parcelle temporelle Seaborn avec plusieurs séries
J'essaie de faire un tracé de série temporelle avec Seaborn à partir d'une trame de données qui a plusieurs séries.
De cet article: série chronologique de mer de pandas dataframe
Je suppose que tsplot ne fonctionnera pas car il est destiné à tracer l'incertitude.
Existe-t-il une autre méthode Seaborn destinée aux graphiques linéaires à plusieurs séries?
Mon dataframe ressemble à ceci:
print(df.info())
print(df.describe())
print(df.values)
print(df.index)
production:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 253 entries, 2013-01-03 to 2014-01-03
Data columns (total 5 columns):
Equity(24 [AAPL]) 253 non-null float64
Equity(3766 [IBM]) 253 non-null float64
Equity(5061 [MSFT]) 253 non-null float64
Equity(6683 [SBUX]) 253 non-null float64
Equity(8554 [SPY]) 253 non-null float64
dtypes: float64(5)
memory usage: 11.9 KB
None
Equity(24 [AAPL]) Equity(3766 [IBM]) Equity(5061 [MSFT]) \
count 253.000000 253.000000 253.000000
mean 67.560593 194.075383 32.547436
std 6.435356 11.175226 3.457613
min 55.811000 172.820000 26.480000
25% 62.538000 184.690000 28.680000
50% 65.877000 193.880000 33.030000
75% 72.299000 203.490000 34.990000
max 81.463000 215.780000 38.970000
Equity(6683 [SBUX]) Equity(8554 [SPY])
count 253.000000 253.000000
mean 33.773277 164.690180
std 4.597291 10.038221
min 26.610000 145.540000
25% 29.085000 156.130000
50% 33.650000 165.310000
75% 38.280000 170.310000
max 40.995000 184.560000
[[ 77.484 195.24 27.28 27.685 145.77 ]
[ 75.289 193.989 26.76 27.85 146.38 ]
[ 74.854 193.2 26.71 27.875 145.965]
...,
[ 80.167 187.51 37.43 39.195 184.56 ]
[ 79.034 185.52 37.145 38.595 182.95 ]
[ 77.284 186.66 36.92 38.475 182.8 ]]
DatetimeIndex(['2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-07', '2013-01-08',
'2013-01-09', '2013-01-10', '2013-01-11', '2013-01-14',
'2013-01-15', '2013-01-16',
...
'2013-12-19', '2013-12-20', '2013-12-23', '2013-12-24',
'2013-12-26', '2013-12-27', '2013-12-30', '2013-12-31',
'2014-01-02', '2014-01-03'],
dtype='datetime64[ns]', length=253, freq=None, tz='UTC')
Cela fonctionne (mais je veux me salir les mains avec Seaborn):
df.plot()
Production:
Merci pour votre temps!
Update1:
df.to_dict() retourné: https://Gist.github.com/anonymous/2bdc1ce0f9d0b6ccd6675ab4f7313a5f
Update2:
En utilisant l'exemple de code @knagaev, je l'ai réduit à cette différence:
trame de données actuelle (sortie de print(current_df)):
Equity(24 [AAPL]) Equity(3766 [IBM]) \
2013-01-03 00:00:00+00:00 77.484 195.2400
2013-01-04 00:00:00+00:00 75.289 193.9890
2013-01-07 00:00:00+00:00 74.854 193.2000
2013-01-08 00:00:00+00:00 75.029 192.8200
2013-01-09 00:00:00+00:00 73.873 192.3800
trame de données souhaitée (sortie de print(desired_df)):
Date Company Kind Price
0 2014-01-02 IBM Open 187.210007
1 2014-01-02 IBM High 187.399994
2 2014-01-02 IBM Low 185.199997
3 2014-01-02 IBM Close 185.529999
4 2014-01-02 IBM Volume 4546500.000000
5 2014-01-02 IBM Adj Close 171.971090
6 2014-01-02 MSFT Open 37.349998
7 2014-01-02 MSFT High 37.400002
8 2014-01-02 MSFT Low 37.099998
9 2014-01-02 MSFT Close 37.160000
10 2014-01-02 MSFT Volume 30632200.000000
11 2014-01-02 MSFT Adj Close 34.960000
12 2014-01-02 ORCL Open 37.779999
13 2014-01-02 ORCL High 38.029999
14 2014-01-02 ORCL Low 37.549999
15 2014-01-02 ORCL Close 37.840000
16 2014-01-02 ORCL Volume 18162100.000000
Quelle est la meilleure façon de réorganiser le current_df En desired_df?
Mise à jour 3: Je l'ai finalement fait fonctionner grâce à l'aide de @knagaev:
J'ai dû ajouter une colonne factice ainsi que la finesse de l'index:
df['Datetime'] = df.index
melted_df = pd.melt(df, id_vars='Datetime', var_name='Security', value_name='Price')
melted_df['Dummy'] = 0
sns.tsplot(melted_df, time='Datetime', unit='Dummy', condition='Security', value='Price', ax=ax)
produire: 
Vous pouvez essayer de vous salir les mains avec tsplot .
Vous dessinerez vos graphiques linéaires avec des erreurs standard ("ajouts statistiques")
J'ai essayé de simuler votre jeu de données. Voici donc les résultats
import pandas.io.data as web
from datetime import datetime
import seaborn as sns
stocks = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','Yelp', 'MSFT']
start = datetime(2014,1,1)
end = datetime(2014,3,28)
f = web.DataReader(stocks, 'yahoo',start,end)
df = pd.DataFrame(f.to_frame().stack()).reset_index()
df.columns = ['Date', 'Company', 'Kind', 'Price']
sns.tsplot(df, time='Date', unit='Kind', condition='Company', value='Price')
Au fait, cet échantillon est très imitatif. Le paramètre "unité" est "Champ dans les données DataFrame identifiant l'unité d'échantillonnage (par exemple, sujet, neurone, etc.). La représentation d'erreur s'effondrera sur les unités à chaque observation de temps/condition" (d'après la documentation). J'ai donc utilisé le champ 'Kind' à des fins d'illustration.
Ok, j'ai fait un exemple pour votre dataframe. Il a un champ factice pour le "nettoyage du bruit" :)
import pandas.io.data as web
from datetime import datetime
import seaborn as sns
stocks = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','Yelp', 'MSFT']
start = datetime(2010,1,1)
end = datetime(2015,12,31)
f = web.DataReader(stocks, 'yahoo',start,end)
df = pd.DataFrame(f.to_frame().stack()).reset_index()
df.columns = ['Date', 'Company', 'Kind', 'Price']
df_open = df[df['Kind'] == 'Open'].copy()
df_open['Dummy'] = 0
sns.tsplot(df_open, time='Date', unit='Dummy', condition='Company', value='Price')
P.S. Merci à @VanPeer - maintenant vous pouvez utiliser seaborn.lineplot pour ce problème