python pandas matplotlib time-series line-plot

¿Cómo trazar la duración del evento apilado(Gráficos de Gantt) usando Python Pandas?



matplotlib time-series (4)

Tengo un Pandas DataFrame que contiene la fecha en que un medidor de flujo comenzó a medir el flujo y la fecha en que la estación fue dada de baja. Quiero generar un diagrama que muestre estas fechas gráficamente. Aquí hay una muestra de mi DataFrame:

index StationId amin amax 40623 UTAHDWQ-5932100 1994-07-19 13:15:00 1998-06-30 14:51:00 40637 UTAHDWQ-5932230 2006-03-16 13:55:00 2007-01-24 12:55:00 40666 UTAHDWQ-5932240 1980-10-31 16:00:00 2007-07-31 11:35:00 40697 UTAHDWQ-5932250 1981-06-11 17:45:00 1990-08-01 08:30:00 40728 UTAHDWQ-5932253 2006-06-28 13:15:00 2007-01-24 13:35:00 40735 UTAHDWQ-5932254 2006-06-28 13:55:00 2007-01-24 14:05:00 40742 UTAHDWQ-5932280 1981-06-11 15:30:00 2006-08-22 16:00:00 40773 UTAHDWQ-5932290 1992-06-10 15:45:00 1998-06-30 11:33:00 40796 UTAHDWQ-5932750 2005-10-03 16:30:00 2005-10-22 15:00:00 40819 UTAHDWQ-5983753 2006-04-25 09:56:00 2006-04-25 10:00:00 40823 UTAHDWQ-5983754 2006-04-25 11:05:00 2008-04-08 12:16:00 40845 UTAHDWQ-5983755 2006-04-25 13:50:00 2008-04-08 09:10:00 40867 UTAHDWQ-5983756 2006-04-25 14:20:00 2008-04-08 09:30:00 40887 UTAHDWQ-5983757 2006-04-25 12:45:00 2008-04-08 11:27:00 40945 UTAHDWQ-5983759 2008-04-08 13:03:00 2008-04-08 13:05:00 40964 UTAHDWQ-5983760 2008-04-08 13:15:00 2008-04-08 13:23:00 40990 UTAHDWQ-5983775 2008-04-15 12:47:00 2009-04-07 13:15:00 41040 UTAHDWQ-5989066 2005-10-04 10:15:00 2005-10-05 11:40:00 41091 UTAHDWQ-5996780 1995-03-09 13:59:00 1996-03-14 10:40:00 41100 UTAHDWQ-5996800 1995-03-09 15:13:00 1996-03-14 11:05:00

Quiero crear una gráfica similar a esta (tenga en cuenta que no hice esta gráfica usando los datos anteriores):

No es necesario que el diagrama muestre el texto a lo largo de cada línea, solo el eje y con los nombres de las estaciones.

Si bien esto puede parecer una aplicación de nicho de los pandas, conozco a varios científicos que se beneficiarían de esta capacidad de trazado.

La respuesta más cercana que pude encontrar está aquí:

La última respuesta es más cercana a satisfacer mis necesidades.

Si bien preferiría una forma de hacerlo a través del envoltorio de Pandas, estaría abierto y agradecido por una solución recta matplotlib.

Creo que estás intentando crear un diagrama de Gantt. This sugiere usar hlines :

from datetime import datetime import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as dt df = pd.read_csv(''data.csv'') df.amin = pd.to_datetime(df.amin).astype(datetime) df.amax = pd.to_datetime(df.amax).astype(datetime) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax = ax.xaxis_date() ax = plt.hlines(df.index, dt.date2num(df.amin), dt.date2num(df.amax))

Puede usar Bokeh (una biblioteca de Python) para hacer un diagrama de Gantt y es realmente hermoso. Aquí hay un código que copié de un twiiter. http://nbviewer.jupyter.org/gist/quebbs/10416d9fb954020688f2

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook, output_file from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d from bokeh.models.tools import HoverTool from datetime import datetime from bokeh.charts import Bar output_notebook() #output_file(''GanntChart.html'') #use this to create a standalone html file to send to others import pandas as ps DF=ps.DataFrame(columns=[''Item'',''Start'',''End'',''Color'']) Items=[ [''Contract Review & Award'',''2015-7-22'',''2015-8-7'',''red''], [''Submit SOW'',''2015-8-10'',''2015-8-14'',''gray''], [''Initial Field Study'',''2015-8-17'',''2015-8-21'',''gray''], [''Topographic Procesing'',''2015-9-1'',''2016-6-1'',''gray''], [''Init. Hydrodynamic Modeling'',''2016-1-2'',''2016-3-15'',''gray''], [''Prepare Suitability Curves'',''2016-2-1'',''2016-3-1'',''gray''], [''Improvement Conceptual Designs'',''2016-5-1'',''2016-6-1'',''gray''], [''Retrieve Water Level Data'',''2016-8-15'',''2016-9-15'',''gray''], [''Finalize Hydrodynamic Models'',''2016-9-15'',''2016-10-15'',''gray''], [''Determine Passability'',''2016-9-15'',''2016-10-1'',''gray''], [''Finalize Improvement Concepts'',''2016-10-1'',''2016-10-31'',''gray''], [''Stakeholder Meeting'',''2016-10-20'',''2016-10-21'',''blue''], [''Completion of Project'',''2016-11-1'',''2016-11-30'',''red''] ] #first items on bottom for i,Dat in enumerate(Items[::-1]): DF.loc[i]=Dat #convert strings to datetime fields: DF[''Start_dt'']=ps.to_datetime(DF.Start) DF[''End_dt'']=ps.to_datetime(DF.End) G=figure(title=''Project Schedule'',x_axis_type=''datetime'',width=800,height=400,y_range=DF.Item.tolist(), x_range=Range1d(DF.Start_dt.min(),DF.End_dt.max()), tools=''save'') hover=HoverTool(tooltips="Task: @Item<br>/ Start: @Start<br>/ End: @End") G.add_tools(hover) DF[''ID'']=DF.index+0.8 DF[''ID1'']=DF.index+1.2 CDS=ColumnDataSource(DF) G.quad(left=''Start_dt'', right=''End_dt'', bottom=''ID'', top=''ID1'',source=CDS,color="Color") #G.rect(,"Item",source=CDS) show(G)