开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

获取xticks，修改它们，并在pandas datetimeindex图中替换它们。

获取xticks是指在绘制图表时获取x轴上的刻度值。在pandas的datetimeindex图中替换xticks可以通过以下步骤完成：

导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

创建一个datetimeindex对象：

idx = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='D')

创建一个与datetimeindex对象对应的数据列表：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

创建一个DataFrame对象：

df = pd.DataFrame(data, index=idx, columns=['Value'])

绘制图表并获取当前的轴对象：

ax = df.plot()

获取当前轴对象的xticks并修改它们：

xticks = ax.get_xticks()
new_xticks = ['Jan 1', 'Jan 2', 'Jan 3', 'Jan 4', 'Jan 5', 'Jan 6', 'Jan 7', 'Jan 8', 'Jan 9', 'Jan 10']
ax.set_xticklabels(new_xticks)

在上述步骤中，我们首先创建了一个datetimeindex对象，并与其对应的数据列表。然后，我们使用DataFrame对象将数据和索引结合起来。接下来，使用plot函数绘制图表，并获取当前轴对象。最后，使用get_xticks函数获取当前轴上的刻度值，并使用set_xticklabels函数将其替换为新的刻度值。

注意：由于本回答中不涉及特定的云计算产品和品牌商，无法提供与腾讯云相关的产品和链接。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

虽然 Pandas 提供的时间序列工具往往对数据科学应用最有用，但查看它们与 Python 中使用的其他包的关系会很有帮助。...相关的索引结构是DatetimeIndex。对于时间周期，Pandas 提供Period类型。这基于numpy.datetime64编码固定频率的间隔。相关的索引结构是PeriodIndex。...同样，可以通过添加三个字母的星期代码，来修改每周频率的分割点： W-SUN，W-MON，W-TUE，W-WED，以及其他。除此之外，代码可以与数字组合以指定其他频率。...Pandas 有两个密切相关的计算方法：shift()和tshift()。简而言之，它们之间的区别在于，shift()平移数据，而tshift()平移索引。在这两种情况下，平移都指定为频率的倍数。...[2].axvline(local_max + offset, alpha=0.3, color='red'); 我们在这里看到shift(900)将数据移动 900 天，将其中的一些移出图的末尾（并在另一端留下

4.6K2 0

Pandas学习笔记之时间序列总结

Pandas 提供的时间序列工具在数据科学领域会更加的强大，但是首先学习相关的 Python 的工具包会对我们理解它们更加有帮助。...将这些Timestamp对象组合起来之后，Pandas 就能构建一个DatetimeIndex，能在Series或DataFrame当中对数据进行索引查找；我们下面会看到很多有关的例子。...对应的索引结构是DatetimeIndex。对于时间周期，Pandas 提供了Period类型。它是在numpy.datetime64的基础上编码了一个固定周期间隔的时间。...'2015-07-09', '2015-07-10'], dtype='datetime64[ns]', freq='D') 日期时间的间隔可以通过指定freq频率参数来修改...约 25000 小时的样本数据画在图中非常拥挤，我们很观察到什么有意义的结果。我们可以通过重新取样，降低频率来获得更粗颗粒度的图像。

4.1K4 2

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·二）

这可能会在使用一个版本本地化的存储数据并在不同版本上操作时出现问题。请参见这里如何处理这种情况。...`'raise'`：引发`pytz.AmbiguousTimeError`（默认行为） + `'infer'`：尝试根据时间戳的单调性确定正确的偏移量 + `'NaT'`：用`NaT`替换模糊时间...可用的选项如下： + `'raise'`：引发`pytz.NonExistentTimeError`（默认行为） + `'NaT'`：用`NaT`替换不存在的时间 + `'shift_forward...允许您捕获两种表示形式并在它们之间进行转换。...另请参阅表示超出范围的跨度索引 DatetimeIndex 的主要用途之一是作为 pandas 对象的索引。

4020 0

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

通过这个简单的例子，就能够容易地总结出官方文档中的这个表格：概念单元素类型数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64...时间戳（Date times）的构造与属性概念单元素类型数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns] Time...03:04:05') # 这几种效果一样 ts 输出为： Timestamp('2020-01-02 03:04:05') 通过year, month, day, hour, min, second可以获取具体的数值...： # 通过year, month, day, hour, min, second可以获取具体的数值： print("*"*10) print(ts.year) print("*"*10) print(...'> # 多个时间数据，将会转换为pandas的DatetimeIndex 输出为：时间戳格式转换在极少数情况，时间戳的格式不满足转换时，可以强制使用format进行匹配： temp =

6.6K1 0

用Python绘制专业的K线图【含源代码】

# 加载取数与绘图所需的函数包 import pandas as pd import datetime from hs_udata import set_token,stock_quote_daily...600570.SH start='2021-06-01' end ='2021-08-01' set_token(token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx') # 注册后，获取并替换...下面我们通过修改绘图数据中横轴数据，修改横轴标注日期，实现剔除图中的非交易日数据。...# 设置横轴标注日期 plt.show() 图6.png 5、在K线图中，添加成交量 K线图中，除了K线数据，一般还配有成交量数据。...) # 获取默认横轴标注的间隔 xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len) # 生成横轴标注位置列表 xticks_str

6K0 1

7个常用的Pandas时间戳处理函数

它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例："天、小时、减号"等。...换句话说，它们是日期时间的子类。时间跨度：时间跨度被称为固定周期内的相关频率。时间跨度的数据类型是 period[freq]。...日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...3、使用时区信息来操作转换日期时间获取时区的信息 import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime dat_ran...= dat_ran.tz_localize("UTC") dat_ran DatetimeIndex( ['2021-01-01 00:00:00+00:00', '2021-01-01 00:01

1.4K1 0

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

创建瞬时日期、日期时间和时间都是单独的类，我们可以通过多种方式创建它们，包括直接创建和通过字符串解析。...它们可以与时间点相加或相减。...中创建时间序列让我们获取由Intrinio开发者沙盒提供的苹果股票历史数据。...让我们将数据框的 RangeIndex 更改为 DatetimeIndex。为了好看，我们将展示如何使用 read_csv 用 DatetimeIndex 读取数据。...允许我们提供一个填充方法来替换NaN值。

6090 0

50种常用的matplotlib可视化，再也不用担心模型背着我乱跑了

一个美丽的图表应该：提供准确、有需求的信息，不歪曲事实；设计简单，获取时不会太费力；美感是为了支持这些信息，而不是为了掩盖这些信息；不要提供太过丰富的信息与太过复杂的结构。...配置在绘制这 50 种可视化图之前，我们需要配置一下依赖项以及通用设定，当然后面有一些独立的美图会修改通用设定。...如下所示 pandas 与 numpy 主要用于读取和处理数据，matplotlib 与 seaborn 主要用于可视化数据。...__version__) #> 0.9.0 制图示意前面列出了 7 大类共 50 种不同的可视化图，但我们无法一一介绍，因此我们从协相关性、偏差、分布、时序变化和群组图中各选择了一个示例，它们能展示不同数据在不同情况下的可视化需求...如下所示，通过将它们按「response」变量分组，我们可以了解 X 轴和 Y 轴之间的关系。

8932 0

Pandas 学习手册中文第二版：11~15

Pandas 中的这些索引称为DatetimeIndex对象。这些是功能强大的对象，它们使我们能够根据日期和时间自动对齐数据。...Series已获取datetime对象，并根据日期值构造了一个DatetimeIndex。...Pandas 使用DateOffset对象的概念扩展了它们的功能。它们是代表如何相对于DatetimeIndex对象整合时间偏移量和频率的知识的对象。...在这种情况下，Pandas 认为 0 到 4（最小和最大）的范围和 0.5 的间隔是合适的。如果要使用其他位置，请通过将列表传递到plt.xticks()来提供它们。...幸运的是，Pandas 使得交互修改非常容易。

3.4K2 0

xarray | 数据结构(3)

用于基于标签的索引和对齐操作，就像 pandas 中的 DataFrame 和 Series 的索引。事实上，这些维度坐标内部使用的是 pandas.Index 存储其值。...它们可以是多维的，而且非维度坐标名称和它的维度名称没有关系。非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。...索引使用 .to_index 方法可以将坐标转换为 pandas.Index： >> ds['time'].to_index() DatetimeIndex(['2014-09-06', '2014-...(打印 Dataset 或 DataArray 时用 - 标记)：说人话：即都可以通过类字典方法或属性的方式获取数据。...也不能用于替换特定层。因为在 Dataset 和 DataArray 对象中每个多索引层都可以通过 ‘virtual’ 坐标获取，它的名称不能与相同对象的其它层，坐标和数据变量的名称冲突。

1.8K2 1

推荐7个常用的Pandas时间序列处理函数

它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例："天、小时、减号"等。...换句话说，它们是日期时间的子类。时间跨度：时间跨度被称为固定周期内的相关频率。时间跨度的数据类型是 period[freq]。...日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...3、使用时区信息来操作转换日期时间获取时区的信息 import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime dat_ran...= dat_ran.tz_localize("UTC") dat_ran DatetimeIndex( ['2021-01-01 00:00:00+00:00', '2021-01-01 00:01

1K2 0

Pandas处理时间序列数据-入门

pandas处理时间序列import numpy as npimport pandas as pdimport osimport datetime import timenp.random.seed(42...首先，如何获取当前时间的时间戳（秒）？...也可以通过timestamp属性直接获取其时间戳（秒）：dt_obj.timestamp() # 具体的秒数1725323400.03、使用pandas的to_datetime函数，它可以灵活地处理列表...、数组、Series等数据结构中的日期字符串数据，并将它们转成时间戳对象。.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.date_range.html生成的是DatatimeIndex形式的数据指定开始和截止时间dr1 = pd.date_range

1901 0

用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书）

1 通过pandas_datareader库的方法爬取股市数据 pandas_datareader是一个能读取各种金融数据的库，在下面的getDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了通过这个库获取股市数据的常规方法...第4行使用yf.pdr_override方法是为了防止雅虎网站修改获取历史数据的API接口而导致get_data_yahoo方法不可用。...随后根据最高价和最低价，把它们垂直地同长方形实体连成一条直线，这条直线就叫影线。如果再细分一下，长方形实体上方的就叫上影线，下方的就叫下影线。...在后续的代码中，需要将计算出开盘价、最高价、最低价和成交量这四个特征值和收盘价的线性关系，并在此基础上预测收盘价。...可以看出，蓝线表示真实的收盘价（图中完整的线），红线表示预测股价（图中靠右边的线。因为本书黑白印刷的原因，在书中读者看不到蓝色和红色，请读者在自己的计算机上运行这个范例程序即可看到红蓝两色的线）。

3K3 1

如何用Python爬虫持续监控商品价格

https://www.amazon.com/dp/B07VGRJDFY" # 替换为你要监控的商品链接# 发送HTTP请求并获取网页内容response = requests.get(product_url...pd.to_datetime(df['时间'])plt.plot(df['时间'], df['价格'])plt.xlabel('时间')plt.ylabel('价格')plt.title('商品价格趋势')plt.xticks...(rotation=45)plt.show()步骤 3：运行监控系统将以上代码保存为amazon_price_monitor.py文件，并在终端或命令提示符中运行以下命令：python amazon_price_monitor.py...代码将会获取指定商品的名称和当前价格，并将这些信息存储到名为price_history.csv的CSV文件中。...自定义监控商品：你可以根据需要修改代码中的商品链接，监控任意某电商商品的价格变动。通过使用这个某电商商品价格监控系统，你可以更加了解商品的价格趋势，节省成本。

8885 0

Python中的时间序列数据可视化的完整指南

我在read_csv函数中使用了“ parse_dates”参数将“日期”列转换为DatetimeIndex格式。...如果采用DatetimeIndex格式，则将其作为时间序列数据进行处理将非常有帮助。我们先从基本开始。最基本的图形应该是使用Pandas的线形图。我将在这里绘制“Volume”数据。...将所有其他列也绘制在一个图中以同时检查所有它们的曲线将是一个好主意。 df.plot(subplots=True, figsize=(10,12)) ?...让我们在上面的图中包含7-d滚动数据。...有一个百分比更改函数可用来获取percent_change数据。

2.1K3 0

深度好文｜Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表

在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle（）来使边界显示出来。...2.5) plt.show() 图12 13 带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers）带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理...plt.legend() plt.show() 图22 23 直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中...例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是5和47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。...图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢？对于空乘旅客，我们看到多达14个滞后跨越蓝线，因此非常重要。

1.5K3 0

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

3、调整subplot周围的间距默认情况下，matplotlib会在subplot外围留下一定的边距，并在subplot之间留下一定的间距。...在线型图中，非实际数据点默认是按线性方式插值的。可以通过drawstyle选项修改： ? ?...pyplot接口的设计目的就是交互式作用，含有诸如xlim、xticks和xticklabels之类的方法。它们分别控制图表的范围、刻度位置、刻度标签等。...要修改X轴的刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置，默认情况下，这些位置也就是刻度标签。...说明： Y轴的修改方式与此类似，只需将上述代码中的x替换为y即可。 (2)添加图例图例（legend）是另一种用于标识图表元素的重要工具。添加图例的方式有二。

8.5K7 0

深度好文 | Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码）

在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle（）来使边界显示出来。...带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers）带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理，提供了一种对差异进行可视化的灵活方式...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是5和47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。...图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢？对于空乘旅客，我们看到多达14个滞后跨越蓝线，因此非常重要。

1.7K4 0

独家 | 利用LSTM实现股价预测

数据集： https://github.com/PacktPublishing/Learning-Pandas-Second-Edition/blob/master/data/goog.csv 二、利用...如下所示的价格-日期图中绿色表示开盘价，红色表示收盘价。 fg,ax=plt....keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Bidirectional 我们在模型中使用了两个LSTM层，并在层与层之间使用...xticks(rotation=45) plt...xticks(rotation=45) plt

2.4K2 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

表9-1 pyplot.subplots的选项调整subplot周围的间距默认情况下，matplotlib会在subplot外围留下一定的边距，并在subplot之间留下一定的间距。...pyplot接口的设计目的就是交互式使用，含有诸如xlim、xticks和xticklabels之类的方法。它们分别控制图表的范围、刻度位置、刻度标签等。...图9-8 用于演示xticks的简单线型图（带有标签）要改变x轴刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。...图9-9 用于演示xticks的简单线型图 Y轴的修改方式与此类似，只需将上述代码中的x替换为y即可。轴的类有集合方法，可以批量设定绘图选项。...图9-11 2008-2009年金融危机期间的重要日期这张图中有几个重要的点要强调：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标轴绘制标签。

7.4K9 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭