使用python和matplotlib的时间线条形图

Question

我希望使用matplotlib绘制时间线条形图，以显示一个人一天中所做的事情。我在下面添加代码，输出和期望的预期输出。任何库都可以使用，就我而言，我进入的壁橱是使用matplotlib。任何帮助将不胜感激。

import datetime as dt
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [    (dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 15), dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 30), 'sleep'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 30), dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 45), 'eat'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 45), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 0), 'work'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 0), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30), 'sleep'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 15), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30), 'eat'), 
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 45), 'work')
        ]

rng=[]
for i in range(len(data)):
    rng.append((data[i][0]).strftime('%H:%M'))

index={}
activity = []
for i in range(len(data)):
    index[(data[i][2])]=[]
    activity.append(data[i][2])

for i in range(len(index)):
    for j in range(len(activity)):
        if activity[j]==index.keys()[i]:
            index[index.keys()[i]].append(15)
        else:
            index[index.keys()[i]].append(0)            

data = list(index.values())
df = pd.DataFrame(data,index=list(index.keys()))
df.plot.barh(stacked=True, sharex=False)
plt.show()

我的输出：

使用matplotlib这就是我得到的

预期产量：

我使用谷歌图表时间轴图得到了这个，但我需要使用python并且用于生成两个图的数据并不完全相同，我希望你明白了

Answer 1

您可以创建一个PolyCollection“栏”。为此，您需要将日期转换为数字（matplotlib.dates.date2num）。

import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.collections import PolyCollection

data = [    (dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 15), dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 30), 'sleep'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 30), dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 45), 'eat'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 45), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 0), 'work'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 0), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30), 'sleep'),
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 15), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30), 'eat'), 
            (dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30), dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 45), 'work')
        ]

cats = {"sleep" : 1, "eat" : 2, "work" : 3}
colormapping = {"sleep" : "C0", "eat" : "C1", "work" : "C2"}

verts = []
colors = []
for d in data:
    v =  [(mdates.date2num(d[0]), cats[d[2]]-.4),
          (mdates.date2num(d[0]), cats[d[2]]+.4),
          (mdates.date2num(d[1]), cats[d[2]]+.4),
          (mdates.date2num(d[1]), cats[d[2]]-.4),
          (mdates.date2num(d[0]), cats[d[2]]-.4)]
    verts.append(v)
    colors.append(colormapping[d[2]])

bars = PolyCollection(verts, facecolors=colors)

fig, ax = plt.subplots()
ax.add_collection(bars)
ax.autoscale()
loc = mdates.MinuteLocator(byminute=[0,15,30,45])
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

ax.set_yticks([1,2,3])
ax.set_yticklabels(["sleep", "eat", "work"])
plt.show()

请注意，这些图同样可以使用折线图（broken_barh）生成，但是，这里使用的（未排序）数据使使用PolyCollection更加容易。

现在，您需要向我解释如何同时睡眠和进食-我无法做到，尽我所能。

Answer 2

我使用 Altair 的解决方案（示例）：

import altair as alt
import datetime as dt
import pandas as pd


alt.renderers.enable('jupyterlab')

data = pd.DataFrame()
data['from'] = [dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 15),
             dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 30),
             dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 45), 
             dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 0), 
             dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 15), 
             dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30)]
data['to'] = [dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 30),
             dt.datetime(2018, 7, 17, 0, 45),
             dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 0), 
             dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 15), 
             dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 30), 
             dt.datetime(2018, 7, 17, 1, 45)]
data['activity'] = ['sleep','eat','work','sleep','eat','work']
#data

alt.Chart(data).mark_bar().encode(
    x='from',
    x2='to',
    y='activity',
    color=alt.Color('activity', scale=alt.Scale(scheme='dark2'))
)

输出：