如何將異常值作為單獨的彩色標記添加到線圖中

jony 发表于 Dev

離子

val             time
5.6     2021-11-18 03:00:00
2.034   2021-11-18 05:00:00
1.171   2021-11-18 07:00:00
3.023   2021-11-18 09:00:00
4.202   2021-11-18 16:00:00
1.202   2021-11-18 17:00:00
5.202   2021-11-18 18:00:00
7.202   2021-11-18 19:00:00
2.202   2021-11-18 20:00:00
12.202  2021-11-18 21:00:00
1.202   2021-11-18 21:00:00

上面是我的數據框，我想繪製它（x=time，y=value），並將值繪製為紅色（val>5）。

plt.plot(ab['time'], ab['value'], '-gD', markevery=marks, label='line with select markers')

其中標記[7.202,12.202]是我手動創建的列表。但這不起作用。error -: markevery is iterable but not a valid numpy fancy index

如果條件為真，則使用不同標記的線圖 python 3我在這裡找到了一個，但是如果點很多，這很耗時

特倫頓麥金尼

最簡單的解決方案是使用布爾索引為大於 5 的值創建一個單獨的數據框，然後將它們繪製為散點圖pandas.DataFrame.plot
x 軸%M-%d %H自動格式化。當有更多數據時，格式會發生變化，還有其他答案討論如何格式化熊貓日期時間軸。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# sample data
data = {'val': [5.6, 2.034, 1.171, 3.023, 4.202, 1.202, 5.202, 7.202, 2.202, 12.202, 1.202], 'time': ['2021-11-18 03:00:00', '2021-11-18 05:00:00', '2021-11-18 07:00:00', '2021-11-18 09:00:00', '2021-11-18 16:00:00', '2021-11-18 17:00:00', '2021-11-18 18:00:00', '2021-11-18 19:00:00', '2021-11-18 20:00:00', '2021-11-18 21:00:00', '2021-11-18 21:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# convert the time column to a datetime dtype
df.time = pd.to_datetime(df.time)

# get the values greater than 5
masked = df[df.val.gt(5)]

# plot the line plot
ax = df.plot(x='time', marker='o', figsize=(15, 5), zorder=0)

# plot those greater than 5
masked.plot(kind='scatter', x='time', y='val', color='red', ax=ax, s=30, label='outliers')