如何将离群值作为单独的彩色标记添加到折线图中

How to add outliers as separate colored markers to a line plot(如何将离群值作为单独的彩色标记添加到折线图中)

问题描述

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

上面是我的数据框，我想绘制它(x=时间，y=值)，并将值绘制为红色WHERE(val>；5)。

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

其中mark[7.202,12.202]是我手动创建的列表。但这并不管用。 error -: markevery is iterable but not a valid numpy fancy index

Line plot with different markers if condition is true python 3我在这里找到了一个，但如果点很多，这会很耗时

推荐答案

• 最简单的解决方案是使用Boolean indexing为大于5的值创建单独的数据框，然后使用pandas.DataFrame.plot
将其绘制为散点图
• x轴的格式自动设置为%M-%d %H。当有更多数据时，格式将更改，还有其他答案讨论如何设置 pandas 日期时间轴的格式。

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')

这篇关于如何将离群值作为单独的彩色标记添加到折线图中的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！