Multible Plots per Funktion
Verfasst: Samstag 24. April 2021, 11:06
Servus Forum,
ich habe mich mit matplotlib beschäftigt.
Nun habe ich mir eine Funktion zum Plotten von einem Dataframes geschrieben.
Nun habe ich mich aber gefragt, ob man auch in eine Grafik zwei, oder mehr Dataframes mithilfe einer Funktion plotten kann.
Mein anfänglicher Gedanke wäre, einer Funktion eine Liste mit Dictionaries zu übergeben. Die Dicts hätten folgenden Aufbau:
Aus dem Dataframe würden dann die Werte für jeweils die x und y Achse entnommen werden.
Aufbau Dataframe:
Ist der Gedanke mit der Übergabe der Dicts falsch, gibt es einen einfacheren/besseren Weg, oder ist dies möglich?
LG
ich habe mich mit matplotlib beschäftigt.
Nun habe ich mir eine Funktion zum Plotten von einem Dataframes geschrieben.
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def plote_single_index(df, index, wert="Close", label=""):
x_achse = []
y_achse = []
for eintrag in df[index]:
x_achse.append(eintrag["Datum"])
y_achse.append(eintrag[wert])
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x_achse, y_achse)
ax.scatter(x_achse, y_achse, color="red", label=label)
ax.legend()
ax.set_title("Verlauf")
ax.set_xlabel("Tage")
ax.set_ylabel(wert)
fig.autofmt_xdate(rotation=45)
plt.show()
Mein anfänglicher Gedanke wäre, einer Funktion eine Liste mit Dictionaries zu übergeben. Die Dicts hätten folgenden Aufbau:
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[{"dataframe": [ ], "beschriftung": ""}, {"dataframe": [ ], "beschriftung": ""}]Aufbau Dataframe:
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fuehler = {"fuehler1": [
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-12 00:00:00'), "Status": 1000},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-13 00:00:00'), "Status": 1100},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-14 00:00:00'), "Status": 1200},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-15 00:00:00'), "Status": 1300},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-16 00:00:00'), "Status": 1250},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-31 00:00:00'), "Status": 1100}]}
durchschnitte = {"durchschnitt_fuehler1": [
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-12 00:00:00'), "Status": 900},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-13 00:00:00'), "Status": 1100},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-14 00:00:00'), "Status": 850},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-15 00:00:00'), "Status": 1600},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-16 00:00:00'), "Status": 1150},
{'Datum': pd.Timestamp('2021-03-31 00:00:00'), "Status": 1000}]}
LG