小编Gav*_*n S的帖子

我正在尝试绘制百分比变化数据，并希望绘制它，使 y 轴关于 0 对称。即 0 位于轴的中心。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.DataFrame([1,2,3,4,3,6,7,8], columns=['Data'])
data['PctChange'] = data['Data'].pct_change()
data['PctChange'].plot()

这与如何在图形中间绘制轴不同？. 这里的目标不是移动 x 轴，而是更改 y 轴的限制，使零位于中心。特别是以与数据相关的更改的编程方式。

作为一个例子提出。

两个数据集。其中一份是在 1 小时内收集的。其中一个在 1 小时内收集了 20 分钟的时间。

-每个数据集包含事件实例，这些实例可以转换为 true ( ) 或 false ( )单列_，表示事件是否发生。

DS1.事件：

_-__-_--___----_-__--_-__---__

DS2.事件：

__--_-__--

我正在寻找一种方法来自动关联两个数据集（如果术语不正确，请纠正我），并找到 DS1 中最有可能出现 DS2（前 x 许多）的偏移量。这可能最终会得到一些匹配百分比，然后我可以通过阈值来确定匹配的有效性。

这样

_-__-_--___----_-__--_-__---__
                 __--_-__--

DS1.启动 + 34 分钟 ~= DS2.启动

附加信息：
DS1 的录制频率约为 1 Hz。DS2 频率约为 30 Hz。这使得 100% 干净比赛的可能性降低。

替代方法（pandas）将受到赞赏，但 python/pandas 是我可以使用的。