以Pandas/matplotlib绘制一天中每小时的柱状图

Question

我有一个每小时粒度的timeseries数据集，显示一年中每天每小时的资产价格回报

我试图绘制一天中每小时的收益分布图，并认为可能有一种方法可以按每小时对收益进行分组，然后绘制每小时的柱状图-因此循环/函数/方法的输出（即我的目标）将是24个分布图，显示整个时间段内一天中每小时的回报分布

我当前的数据帧被多索引为Day、Hour（这可能不适合实现我的目标，如果需要，我可以更改它）

我能够使用groupby获得整个时间段（df.groupby("Hour").mean()）的每小时平均回报率，并且认为我可以使用类似的方法绘制我的分布图

任何关于如何实现这一目标的建议都将不胜感激

Answer 1

具有非常简单数据的示例（仅上午9-10点和10-11点，持续3天）：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

arrays = [[1, 1, 2, 2, 3, 3], [9, 10, 9, 10, 9, 10]]
ind = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['Day', 'Hour'])
df = pd.DataFrame({'Price': [34, 35, 37, 31, 30, 29]}, index=ind)

for hour, group in df.groupby("Hour"):
    group.plot(kind='hist', bins=10, title=f'{hour}:00 - {hour+1}:00')
    plt.show()

---

是的，groupby已经精确地完成了将数据帧分组所需的工作。 然后，您可以轻松地浏览这些组并分别绘制每个组。 （事实上，对我来说，在群组列表中调用.mean()是一件不那么直观的事情。）。这是打印每个分组的输出：

          Price
Day Hour       
1   9        34
    10       35
2   9        37
    10       31
3   9        30
    10       29

(9,           Price
Day Hour       
1   9        34
2   9        37
3   9        30)
(10,           Price
Day Hour       
1   10       35
2   10       31
3   10       29)