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私は負荷のばらつきを視覚的に分析しようとしています。私はCSVファイルからデータを読み込み、インデックスをdatetime形式に変換しました。これはうまくいきます。データは、昼間（現在は07：00-18：00に選択されている）の関心時間で、1年間、5分ごとです。時間が重なっているパンダプロットの時報
私が解決しようとした質問の1つである選択した時間（pandas timeseries between_datetime function?）を使用して、時系列データを順次プロットすることができます。
私が今やっていることは、日中のデータを固定（昼間）のx軸でプロットして、1日あたりのデータが07:00から18:00の間で実行されるようにします。年（または月）の各日はグラフ上の別の行になります。シーケンシャル時系列プロットのための私のコードの
例：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
Y13 = pd.read_csv(path + "Y13.csv")
Y13.index = pd.to_datetime(Y13.Datetime)
Y14 = pd.read_csv(path + "Y14.csv")
Y14.index = pd.to_datetime(Y14.Datetime)
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True)
Y13.LOAD.between_time('07:00','18:00').plot(ax=axes[0])
Y14.LOAD.between_time('07:00','18:00').plot(ax=axes[0])
Y13.LOAD.between_time('07:00','18:00').diff().plot(ax=axes[1])
Y14.LOAD.between_time('07:00','18:00').diff().plot(ax=axes[1])
私はループを使用して、これをプロットすることができますが、より効率的な/神託/パンダの方法は、素晴らしいことだと仮定します。
私は時系列データをプロットするのに間違っているのですか、それとも他に大きなギャップがありますか？
おかげ
