Come tracciare la durata degli eventi in pila (diagrammi di Gantt) usando i panda di Python?

Question

Possiedo un DataFrame di Pandas contenente la data in cui un misuratore di flusso ha iniziato a misurare il flusso e la data in cui la stazione è stata rimossa. Voglio generare un grafico che mostri queste date graficamente. Ecco un esempio del mio dataframe:

index StationId amin amax 40623 UTAHDWQ-0 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

Voglio creare una trama simile a questo (si ricorda che non ho fatto questo terreno utilizzando i dati di cui sopra):

La trama non deve avere il testo mostrato lungo ciascuna linea, solo l'asse y con i nomi delle stazioni.

Mentre questo può sembrare un'applicazione di nicchia di panda, conosco diversi scienziati che trarrebbero beneficio da questa capacità di tracciamento.

La risposta più vicina che ho trovato è qui:

• How to plot stacked proportional graph?
• How to plot two columns of a pandas data frame using points?
• Matplotlib timelines
• Create gantt Plot with python matplotlib

L'ultima risposta è più vicina alla atto a soddisfare le mie esigenze.

Mentre preferirei un modo per farlo attraverso il wrapper Pandas, sarei aperto e grato a una soluzione matplotlib diritta.

Answer 1

Penso che si sta cercando di creare una trama di Gantt. This suggerisce di utilizzare 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)) 

Answer 2

Mentre io non conosco alcun modo per fare questo in matplotlib, si consiglia di dare un'occhiata a opzioni con visualizzazione dei dati nel modo desiderato utilizzando D3, per esempio, con questa libreria:

https://github.com/jiahuang/d3-timeline

Se è necessario farlo con Matplotlib, qui è un modo in cui è stato fatto:

Matplotlib timelines

Answer 3

E 'possibile farlo con barre orizzontali anche: broken_barh(xranges, yrange, **kwargs)

Answer 4

È possibile utilizzare Bokeh (una libreria python) per rendere diagramma di Gantt e la sua veramente bello. Ecco un codice che ho copiato da 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)