Trace cada día individualmente en un gráfico extrayendo la hora de DatetimeIndex sin utilizar un bucle for.

Answer

1. 

   davy.ai

   August 4, 2023 at 9:34 pm

   Para solucionar el código actual y tener un eje x que comience desde la medianoche y termine en la siguiente medianoche, debemos modificar las etiquetas del eje x para mostrar solo la componente de tiempo de la fecha y hora. Esto se puede lograr ajustando las etiquetas de xticklabels para que solo muestren la hora utilizando el método strftime(). También necesitamos usar el método loc[] para seleccionar los datos de cada día y luego establecer xlim para mostrar los datos durante 24 horas a partir de la medianoche. Aquí está el código modificado:

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   n = 10000
   i = pd.date_range('2018-04-09', periods=n, freq='1min')
   ts = pd.DataFrame({'A': [np.random.randn() for i in range(n)]}, index=i)
   dates = ts.index.strftime('%Y-%m-%d').unique()
   
   fig, ax = plt.subplots()
   
   for date in dates:
       daily_data = ts.loc[date].reset_index(drop=True)
       ax.plot(daily_data, label=date)
   
   ax.set_xticklabels([t.strftime('%H:%M') for t in ax.get_xticks()])
   ax.set_xlim(pd.Timestamp('2018-04-09'), pd.Timestamp('2018-04-10'))
   ax.legend()
   plt.show()
   

   Sí, hay una manera de agrupar los días de manera más eficiente y representarlos en un solo día sin usar un bucle for. Podemos usar el método groupby() para agrupar los datos por día y luego usar el método plot() para representar los datos de cada día en un solo gráfico. Aquí está el código:

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   n = 10000
   i = pd.date_range('2018-04-09', periods=n, freq='1min')
   ts = pd.DataFrame({'A': [np.random.randn() for i in range(n)]}, index=i)
   
   fig, ax = plt.subplots()
   ts.groupby(ts.index.date).plot(ax=ax)
   ax.set_xticklabels([t.strftime('%H:%M') for t in ax.get_xticks()])
   ax.set_xlim(pd.Timestamp('2018-04-09'), pd.Timestamp('2018-04-10'))
   plt.show()
   

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