python - 绘制多行，每行都需要一个带有文本标签的标记

Question

我目前正在制作一个图表，其中有 4 条线穿过它。我想在上面做一堆标记，以便人们可以在图表上的那个时间点获得一个特定的值。

附上我的例子。我有一堆具有不同值的行。我想将它设置为每 30 天的位置，它的位置带有一个标记，与该点的值对应。这样人们就可以更容易地判断价值。

我的数据集示例

             25     50      90      100
2019-04-04  55.0   76.0  1027.0  1200.0
2019-04-05  56.0   77.0  1028.0  1201.0
2019-04-06  57.0   78.0  1029.0  1202.0
2019-04-07  58.0   79.0  1030.0  1203.0
2019-04-08  59.0   80.0  1031.0  1204.0
2019-04-09  60.0   81.0  1032.0  1205.0
2019-04-10  61.0   82.0  1033.0  1206.0
2019-04-11  62.0   83.0  1034.0  1207.0
2019-04-12  53.0   84.0  1035.0  1208.0
2019-04-13  54.0   85.0  1036.0  1209.0
2019-04-14  55.0   86.0  1037.0  1210.0
2019-04-15  56.0   87.0  1038.0  1211.0
2019-04-16  57.0   88.0  1039.0  1212.0
2019-04-17  58.0   89.0  1040.0  1213.0
2019-04-18  59.0   90.0  1041.0  1214.0
2019-04-19  60.0   91.0  1042.0  1215.0
2019-04-20  61.0   92.0  1043.0  1216.0
2019-04-21  62.0   93.0  1044.0  1217.0
2019-04-22  63.0   94.0  1045.0  1218.0
2019-04-23  64.0   95.0  1046.0  1219.0
2019-04-24  65.0   96.0  1047.0  1220.0
2019-04-25  66.0   97.0  1048.0  1221.0
2019-04-26  67.0   98.0  1049.0  1222.0
2019-04-27  68.0   99.0  1050.0  1223.0
2019-04-28  69.0  100.0  1051.0  1224.0
2019-04-29  70.0  101.0  1052.0  1225.0
2019-04-30  71.0  102.0  1053.0  1226.0
2019-05-01  72.0  103.0  1054.0  1227.0
2019-05-02  73.0  104.0  1055.0  1228.0
2019-05-03  74.0  105.0  1056.0  1229.0

我用来绘制的代码

plt.rcParams['figure.figsize'] = [18, 10]

df = pd.DataFrame(data=panda_data)
fig, ax = plt.subplots()

ax = df.plot(kind='line')
ax.grid(axis='y')

标签： pythonpandasmatplotlib

Answer 1

对于每日数据，用于resample.asfreq()每 X 天获取积分（我将在此处使用 15 来说明日期范围）。然后绘制它们并进行注释。确保标签不重叠是一项艰巨的任务。

对于几点，不要太担心stack+的性能iteritems。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#df.index = pd.to_datetime(df.index)  # If not a DatetimeIndex
pts = df.resample('15D').asfreq()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

df.plot(kind='line', ax=ax)
pts.plot(marker='o', ax=ax, lw=0, color='black', legend=False)

pad = 10
for idx, val in pts.stack().iteritems():
    ax.annotate(val, (idx[0], val+pad))

ax.grid(axis='y')