Прежде всего, я думаю, было бы полезно рассказать немного о том, что я хочу сделать. У меня есть набор данных временных рядов, который описывает качество воздуха в регионе с часовым разрешением. Каждая строка представляет собой наблюдение, каждый столбец представляет собой отдельный параметр (например, температура, давление, твердые частицы и т. д.). Я хочу получить среднее значение наблюдений за каждый час дня по всему пятилетнему набору данных. Однако сначала мне нужно провести различие между летними и зимними наблюдениями. Вот несколько строк для справки:
Date Time WSA WSV WDV WSM SGT T2M T10M DELTA_T PBAR SRAD RH PM25 AQI
0 2015-01-01 00:00:00 0.9 0.2 334 3.2 70.9 29.2 29.1 -0.1 740.4 8 102.5 69.0 157.970495
1 2015-01-01 01:00:00 1.5 0.7 129 4.0 58.8 29.6 29.2 -0.4 740.2 8 102.5 23.5 74.974249
2 2015-01-01 02:00:00 0.8 0.8 70 2.7 18.0 28.7 28.3 -0.4 740.3 7 102.2 40.1 112.326633
3 2015-01-01 03:00:00 1.1 1.0 82 3.4 21.8 28.2 27.8 -0.4 740.1 6 102.0 31.1 90.957082
4 2015-01-01 04:00:00 1.0 0.8 65 4.7 34.3 27.3 27.2 -0.2 739.7 6 101.7 13.7 54.364807
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
43175 2016-12-30 19:00:00 1.7 0.7 268 4.1 63.6 33.8 34.1 0.3 738.8 8 100.7 38.4 108.140704
43176 2016-12-30 20:00:00 1.5 0.1 169 3.3 77.5 33.2 33.7 0.5 738.7 9 101.0 27.2 82.755365
43177 2016-12-30 21:00:00 1.4 0.5 278 4.0 65.7 32.5 32.8 0.3 738.6 9 101.4 42.5 118.236181
43178 2016-12-30 22:00:00 2.8 2.7 277 6.5 16.7 33.2 33.3 0.1 738.6 9 101.6 25.2 78.549356
43179 2016-12-30 23:00:00 1.9 0.3 241 4.2 74.2 31.0 31.6 0.6 738.4 9 100.4 18.7 64.879828
[43180 rows x 15 columns]
Я попытался разделить набор данных на два в зависимости от сезона и построить каждый отдельно. Это работает, но мне не удается сделать так, чтобы сюжет отображал легенду.
mask = (df['Date'].dt.month > 3) & (df['Date'].dt.month < 10)
summer = df[mask]
winter = df[~mask]
summer = summer.groupby(summer['Time'].dt.hour).mean().reset_index()
winter = winter.groupby(winter['Time'].dt.hour).mean().reset_index()
p = (
ggplot(mapping=aes( x='Time', y='PM25')) +
geom_point(data=summer, color='red')+
geom_point(data=winter, color='blue')
)
print(p)
График с отдельными фреймами данных: [1]: https://i.stack.imgur.com/W75kk.png
Я провел еще несколько исследований и узнал, что plotnine/ggplot может окрашивать точки данных в зависимости от одного из их атрибутов. Этот подход требует, чтобы данные были единым набором данных, поэтому я добавил параметр, указывающий сезон. Однако, когда я группирую по часам, этот атрибут «Сезон» удаляется. Я предполагаю, что это потому, что вы не можете взять среднее значение нечисловых данных. Таким образом, я нахожусь в некотором парадоксе. Вот моя попытка собрать данные вместе и добавить столбец «Сезон»:
df.insert(0,'Season', 0)
summer = (df['Date'].dt.month > 3) & (df['Date'].dt.month < 10)
df['Season'] = df.where(summer, other='w')
df['Season'] = df.where(~summer, other='s')
df = df.groupby(df['Time'].dt.hour).mean()
print(df)
p = (
ggplot(data = df, mapping=aes( x='Time', y='PM25', color='Season')) +
geom_point()
)
print(p)
Когда я пытаюсь запустить это, возникает следующее, и если я просматриваю фрейм данных, все нечисловые параметры удаляются:
plotnine.exceptions.PlotnineError: "Could not evaluate the 'color' mapping: 'Season' (original error: name 'Season' is not defined)"
Любые предложения будут очень признательны.
