複数の時系列信号をsns.tsplotで使用するために再構成する方法は？

Question

私はこのようになり、データ再構築しようとしている：私はsns.tsplotにそれを養うことができるように

t trial signal value 
0 0 0  y  -1 
1 0 1  y  0 
2 0 2  y  1 
3 1 0  y  0 
4 1 1  y  1 
5 1 2  y  2 
6 2 0  y  1 
7 2 1  y  2 
8 2 2  y  3 
9 3 0  y  2 
10 3 1  y  3 
11 3 2  y  4 
12 4 0  y  3 
13 4 1  y  4 
14 4 2  y  5 

：このような何かに

t y0 y1 y2 
0 0 -1 0 1 
1 1 0 1 2 
2 2 1 2 3 
3 3 2 3 4 
4 4 3 4 5 

を。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 

fig = plt.figure() 
num_points = 5 

# Create some dummy line signals and assemble a data frame 
t = np.arange(num_points) 
y0 = t - 1 
y1 = t 
y2 = t + 1 
df = pd.DataFrame(np.vstack((t, y0, y1, y2)).transpose(), columns=['t', 'y0', 'y1', 'y2']) 
print(df) 

# Do some magic transformations 
df = pd.melt(df, id_vars=['t']) 
print(df) 

# Plot the time-series data 
sns.tsplot(time="t", value="value", unit="trial", condition="signal", data=df, ci=[68, 95]) 

plt.savefig("dummy.png") 
plt.close() 

私はラインのためにこれを達成するために願っています：

https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.tsplot.html http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reshaping.html

Answer 1

私はあなたが再形成のためmeltを使用することができると思う、indexing with strによって、第1および第2の文字を取得し、最後のsort_values並び替え列：

df1 = pd.melt(df, id_vars=['t']) 
#create helper Series 
variable = df1['variable'] 
#extract second char, convert to int 
df1['trial'] = variable.str[1].astype(int) 
#extract first char 
df1['signal'] = variable.str[0] 
#sort values by column t, reset index 
df1 = df1.sort_values('t').reset_index(drop=True) 
#reorder columns 
df1 = df1[['t','trial','signal','value']] 
print df1 
    t trial signal value 
0 0  0  y  -1 
1 0  1  y  0 
2 0  2  y  1 
3 1  0  y  0 
4 1  1  y  1 
5 1  2  y  2 
6 2  0  y  1 
7 2  1  y  2 
8 2  2  y  3 
9 3  0  y  2 
10 3  1  y  3 
11 3  2  y  4 
12 4  0  y  3 
13 4  1  y  4 
14 4  2  y  5 

別の解決策は、列signal内のすべての値が唯一のyある場合：

#remove y from column name, first value of column names is same 
df.columns = df.columns[:1].tolist() + [int(col[1]) for col in df.columns[1:]] 
print df 
    t 0 1 2 
0 0 -1 0 1 
1 1 0 1 2 
2 2 1 2 3 
3 3 2 3 4 
4 4 3 4 5 

df1 = pd.melt(df, id_vars=['t'], var_name=['trial']) 
#all values in column signal are y 
df1['signal'] = 't' 
#sort values by column t, reset index 
df1 = df1.sort_values('t').reset_index(drop=True) 
#reorder columns 
df1 = df1[['t','trial','signal','value']] 
print df1 
    t trial signal value 
0 0  0  t  -1 
1 0  1  t  0 
2 0  2  t  1 
3 1  0  t  0 
4 1  1  t  1 
5 1  2  t  2 
6 2  0  t  1 
7 2  1  t  2 
8 2  2  t  3 
9 3  0  t  2 
10 3  1  t  3 
11 3  2  t  4 
12 4  0  t  3 
13 4  1  t  4 
14 4  2  t  5