2時間ごとのDataFrameから1D時系列をプロットする

Question

私は、ユーティリティプロバイダからダウンロードした1年分のユーティリティデータをプロットしようとしています。データは、各行が異なる日（最上部に最新）であり、各列が1時間（11:00 AM、12:00 PM、1:00 PMなど）であるマトリクスで提供されます。私はこの2D DataFrameを1D Timeseriesに変換し、シリーズをプロットしたいと思います。

.stack（）を使用すると閉じることができますが、スタックされた後の日付と時刻の列から日時を作成することはできません。また、プロットすると、時間が正しく左から右にプロットされますが、日付は左から右に下がります。たとえば、25日（午前1時、午前2時、午前3時など）、24日（午前1時、午前2時、午前3時など）、23日（午前1時、午前2時、午後3時など）です。私は本当のdatetimeが作成された後にこれが修正されると確信しています。

以下のコードは小さなサンプルdfを生成しますが、実際のデータセットではすべて24時間が列であり、すべての年の日付は行です。

df=pd.DataFrame({'Date':['06/25/17','06/24/17','06/23/17'], '12:00 AM': 
[1,2,3],'1:00 AM':[4,5,6],'2:00 AM':[7,8,9],}) 
df.set_index(['Date'], inplace = True) 
df 

目的はインデックスが時系列であり、ユーティリティの使用がデータであるシリーズを持つことです。

ありがとうございました！

Answer 1

とlevel_0のデータフレームをunstackに連結してタイムスタンプを作る必要があると思います。インデックスをタイムスタンプに設定し、余分な列を削除します。以下のように見える

df=pd.DataFrame({'Date':['06/25/17','06/24/17','06/23/17'], '12:00 AM': 
[1,2,3],'1:00 AM':[4,5,6],'2:00 AM':[7,8,9],}) 
df.set_index(['Date'], inplace = True) 

#Unstack and reset index 
df = df.unstack().reset_index() 

#concatenate timestamp and convert to datetime 
df['Timestamp'] = df['Date'] + ' '+ df['level_0'] 
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'],format="%m/%d/%y %I:%M %p") 
df =df.sort_values(by='Timestamp') 
df = df.set_index('Timestamp') 

#drop extra columns 
df = df.drop(['Date','level_0'],axis=1) 

戻りdf：

     0 
Timestamp    
2017-06-23 00:00:00 3 
2017-06-23 01:00:00 6 
2017-06-23 02:00:00 9 
2017-06-24 00:00:00 2 
2017-06-24 01:00:00 5 
2017-06-24 02:00:00 8 
2017-06-25 00:00:00 1 
2017-06-25 01:00:00 4 
2017-06-25 02:00:00 7 

その後、

df.plot() 

降伏を使用して時系列をプロットできます。 は