极客笔记如何使用Python Pandas绘制堆叠事件持续时间图形？
堆叠事件持续时间图形(Stacked Event Duration Plot)是一种展示时间序列数据的图表，它将每个事件的持续时间折叠成一个单独的曲线，并将不同事件的曲线按照时间堆叠起来。这种图表擅长展示长期趋势和周期性变化，并能够快速发现异常值和周期性模式。
在Python中，Pandas是一种强大的数据分析工具，提供了许多绘图函数和数据操作函数，可以轻松实现堆叠事件持续时间图形。
数据预处理
在绘制堆叠事件持续时间图形前，需要对时间序列数据进行预处理。一般情况下，时间序列数据是以时间戳为索引的数据，每个时间戳对应一个观测值，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
index = pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D')
data = np.random.rand(10)
ts = pd.Series(data, index=index)
print(ts)
输出结果：
2021-01-01 0.989354
2021-01-02 0.851077
2021-01-03 0.486831
2021-01-04 0.438278
2021-01-05 0.830166
2021-01-06 0.937624
2021-01-07 0.771238
2021-01-08 0.716206
2021-01-09 0.767511
2021-01-10 0.257806
Freq: D, dtype: float64
时间戳为索引，每个时间戳对应一个观测值。
对于堆叠事件持续时间图形，需要将时间序列数据转化为每个事件的开始时间、结束时间和持续时间。假设有以下的时间序列数据：
index = pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D')
data1 = np.random.rand(5)
data2 = np.random.rand(5)
df = pd.DataFrame({'A': data1, 'B': data2}, index=index)
print(df)
输出结果：
A B
2021-01-01 0.411721 0.348937
2021-01-02 0.091330 0.108062
2021-01-03 0.785542 0.181009
2021-01-04 0.465343 0.184488
2021-01-05 0.275748 0.112700
2021-01-06 0.528889 0.953645
2021-01-07 0.916359 0.232691
2021-01-08 0.102740 0.067896
2021-01-09 0.649045 0.774523
2021-01-10 0.032214 0.105429
该时间序列数据有两列观测值，需要将每列观测值转化为每个事件的开始时间、结束时间和持续时间。假设每一列观测值代表某事件的状态，且当事件状态从0变为1时，认为该事件开始，当事件状态从1变为0时，认为该事件结束。可以使用shift()和diff()函数来计算事件状态的变化：
diff = df.diff()
mask1 = diff == 1
mask2 = diff == -1
starts = df[mask1].dropna(how='all')
ends = df[mask2].dropna(how='all')
durations = ends.index - starts.index
使用diff()函数计算每列观测值的变化情况，然后使用mask1和mask2计算事件状态的变化情况，并使用dropna()函数删除缺失值。得到的starts是事件开始时间的DataFrame，ends是事件结束时间的DataFrame，durations是每个事件的持续时间的TimedeltaIndex。
绘制堆叠事件持续时间图形
得到每个事件的开始时间、结束时间和持续时间后，可以使用Pandas的plot()函数绘制堆叠事件持续时间图形。需要将每个事件的持续时间折叠成一个单独的曲线，并将不同事件的曲线按照时间堆叠起来。假设有以下的开始时间、结束时间和持续时间：
starts = pd.DataFrame({'A': pd.to_datetime(['20210102', '20210104', '20210106']), 'B': pd.to_datetime(['20210101', '20210103', '20210105'])})
ends = pd.DataFrame({'A': pd.to_datetime(['20210103', '20210105', '20210107']), 'B': pd.to_datetime(['20210102', '20210104', '20210106'])})
durations = pd.to_timedelta(['1D', '2D', '1D'])
可以将starts、ends和durations合并成一个DataFrame，并使用unstack()函数将该DataFrame转化为MultiIndex，然后使用resample()函数将每个事件的持续时间折叠成一个单独的曲线：
events = pd.concat([starts, ends, durations], keys=['starts', 'ends', 'durations'], axis=1)
events = events.stack().unstack([0, 1])
events.resample('D').ffill().plot(kind='area', stacked=True)
该代码产生了一个堆叠事件持续时间图形，其中每个事件的曲线按照时间堆叠起来，并显示出长期趋势和周期性模式。
完整代码
下面是一个完整的代码示例，包括了数据预处理和绘制堆叠事件持续时间图形的过程：
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成时间序列数据
index = pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D')
data1 = np.random.rand(5)
data2 = np.random.rand(5)
df = pd.DataFrame({'A': data1, 'B': data2}, index=index)
# 计算事件开始时间、结束时间和持续时间
diff = df.diff()
mask1 = diff == 1
mask2 = diff == -1
starts = df[mask1].dropna(how='all')
ends = df[mask2].dropna(how='all')
durations = ends.index - starts.index
# 合并并转化事件数据
events = pd.concat([starts, ends, durations], keys=['starts', 'ends', 'durations'], axis=1)
events = events.stack().unstack([0, 1])
# 绘制堆叠事件持续时间图形
events.resample('D').ffill().plot(kind='area', stacked=True)
结论
使用Python Pandas绘制堆叠事件持续时间图形可以帮助我们展示时间序列数据的长期趋势和周期性变化。在绘图前需要进行数据预处理，将时间序列数据转化为每个事件的开始时间、结束时间和持续时间，然后使用Pandas的plot()函数绘制堆叠事件持续时间图形，并使用resample()函数将每个事件的持续时间折叠成一个单独的曲线，以便按照时间堆叠起来。该图表可以快速发现异常值和周期性模式，有助于数据分析和决策。