python dataframe 根据字段“交易时间”进行周期选取，用 df.groupby()函数

<think>好的，我现在需要帮助用户续写他们的Python代码，实现从result_df中提取frame_id和平均车头间距，并绘制折线图，突出显示有应急车辆的帧。首先，我得理解他们现有的代码结构。 用户已经使用pandas处理了Excel数据，筛选了yp在-3.5到0之间的数据，然后通过groupby和transform添加了has_emergency列，判断每个frame_id是否有cls_id为8的紧急车辆。接着，定义了一个calculate_spacing函数，按车道排序计算平均车头间距，并按has_emergency和frame_id分组应用该函数，得到结果result_df。现在需要继续处理这个result_df。 首先，用户希望绘制折线图，横轴是frame_id，纵轴是平均车头间距，并突出显示有应急车辆的frame_id。我需要从result_df中提取这两个字段，但要注意result_df的结构。因为result_df是通过groupby后的reset_index得到的，所以列名应该是'has_emergency', 'frame_id', '平均车头间距(m)'。所以，提取frame_id和平均车头间距应该是直接选取这两列。 接下来，绘制折线图时，需要区分哪些frame_id对应有应急车辆。也就是说，需要根据has_emergency的值来标记不同的颜色。可能需要在同一个图中，用不同颜色区分两种情况，或者在折线图上标记出有应急车辆的点。 用户要求“突出”有应急车辆的frame_id，可能的方法有：将有应急车辆的帧用不同的颜色或标记显示，或者在图中用垂直线或背景色标出这些区域。考虑到可能的数据点较多，用不同颜色区分每个点的has_emergency状态可能更直观。 所以，我需要将数据分成两组：有应急车辆和无应急车辆的。然后分别绘制这两组的点。或者，在同一个折线图中，用颜色映射has_emergency的值。但折线图通常是连续的，可能需要用散点图来区分颜色。或者，使用折线图，但在有应急车辆的位置添加标记。 不过，用户可能希望的是，在同一个折线图中，当某个frame_id有应急车辆时，该点的颜色或样式不同。因此，可能需要遍历每个数据点，根据has_emergency的值设置颜色。例如，用蓝色表示无应急车辆，红色表示有。或者，在折线图上叠加散点，只突出显示有应急车辆的点。 具体步骤可能是： 1. 从result_df中提取frame_id、平均车头间距，以及has_emergency列。 2. 使用matplotlib或seaborn绘制折线图。 3. 根据has_emergency的值，将数据分为两组，分别绘制，或者用颜色参数区分。 4. 添加标签、标题等，使图表清晰。 现在，检查result_df的结构。假设result_df的列是['has_emergency', 'frame_id', '平均车头间距(m)']。因此，每个frame_id在result_df中可能出现多次，因为同一个frame_id可能属于has_emergency为True或False的情况？或者因为groupby是同时按has_emergency和frame_id分组的，每个组合唯一。所以，可能存在同一frame_id出现在不同的has_emergency组中吗？ 例如，假设某个frame_id既有应急车辆，也有非应急的情况？但根据代码中的处理，has_emergency是基于整个frame_id是否有至少一个cls_id=8的车辆。所以，每个frame_id的has_emergency是唯一的，即每个frame_id只属于True或False中的一个。因此，在result_df中，每个frame_id只会出现一次，因为分组是(has_emergency, frame_id)，但实际上frame_id在分组中是唯一的，因为has_emergency在同一个frame_id下是相同的。因此，groupby的两个键的组合其实是每个frame_id只出现一次，因为has_emergency是frame_id的属性。 所以，result_df中的每一行对应一个frame_id，并且有一个has_emergency的布尔值，以及对应的平均车头间距。因此，在绘制时，每个frame_id对应一个点，根据has_emergency的值来决定颜色。 所以，正确的做法是，将所有的frame_id作为x轴，平均车头间距作为y轴，然后用has_emergency的值来区分颜色。例如，用散点图或折线图中的点颜色来显示是否有应急车辆。 但折线图通常是连续的，所以可能需要将数据按frame_id排序后绘制折线，然后在对应的点用不同的颜色标记。或者，将数据分为两组，分别绘制，但这样可能导致折线断开。比如，将has_emergency为True和False的数据分开，分别绘制折线，但同一时间线上的数据可能被分割，导致图表不连贯。 另一种方法是绘制整个折线图，然后在有应急车辆的点上添加标记，比如红色的点或者星形标记。这样，折线整体保持连贯，而突出显示特定点。 因此，步骤可能是： - 将result_df按frame_id排序，确保x轴顺序正确。 - 绘制所有点的折线图。 - 在has_emergency为True的frame_id位置，用不同的颜色或标记突出显示。 具体实现时，可能需要先分离出有应急车辆的frame_id的数据点，然后分别绘制折线和散点。 现在，编写代码的大致思路： 使用matplotlib，先画折线图，然后用scatter画出有应急车辆的点的颜色。 例如： plt.plot(result_df['frame_id'], result_df['平均车头间距(m)'], label='平均车头间距') plt.scatter(x=emergency_frames['frame_id'], y=emergency_frames['平均车头间距(m)'], color='red', label='有应急车辆') 或者，直接在同一个scatter图中，根据has_emergency设置颜色： colors = result_df['has_emergency'].map({True: 'red', False: 'blue'}) plt.scatter(result_df['frame_id'], result_df['平均车头间距(m)'], c=colors) plt.plot(result_df['frame_id'], result_df['平均车头间距(m)'], color='gray', alpha=0.5) 但这样可能折线图的颜色统一，而点颜色区分。或者，将折线颜色根据has_emergency变化？这可能复杂，因为每个线段可能需要不同颜色。 但考虑到每个frame_id对应一个has_emergency状态，相邻的frame_id可能有不同的状态，所以折线颜色难以分段。因此，更可行的是用折线显示整体趋势，并用散点突出显示有应急车辆的点。 因此，正确的代码可能是： 首先，导入matplotlib： import matplotlib.pyplot as plt 然后，从result_df中提取数据： x = result_df['frame_id'] y = result_df['平均车头间距(m)'] emergency = result_df['has_emergency'] 然后，绘制折线图： plt.plot(x, y, label='平均车头间距', color='blue', zorder=1) 然后，用scatter绘制有应急车辆的点： plt.scatter(x[emergency], y[emergency], color='red', label='有应急车辆', zorder=2) 这样，折线是蓝色，有应急车辆的点是红色，覆盖在折线上，突出显示。 此外，可能需要设置图表标题、坐标轴标签等： plt.xlabel('Frame ID') plt.ylabel('平均车头间距 (m)') plt.title('按帧ID的平均车头间距（红色为有应急车辆）') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() 这样就能满足用户的需求了。 不过，需要注意result_df中的frame_id是否是连续的或者按顺序排列的。如果frame_id在数据中有跳跃，可能需要在绘制前进行排序，确保折线图的正确连接。 在原始代码中，result_df是通过groupby后的apply得到的，而groupby默认会按照分组键的顺序排列。由于分组键是has_emergency和frame_id，所以result_df中的frame_id可能不是按原始顺序排列。因此，在绘制前，应该对result_df按frame_id排序，以确保折线图的x轴正确。 因此，在绘制前，可能需要： result_df = result_df.sort_values('frame_id') 或者在绘图时，确保x和y已经按frame_id排序。例如： result_df_sorted = result_df.sort_values('frame_id') x = result_df_sorted['frame_id'] y = result_df_sorted['平均车头间距(m)'] emergency = result_df_sorted['has_emergency'] 否则，折线图可能会出现来回跳跃的情况，因为frame_id没有按顺序排列。 因此，在代码中，需要添加排序的步骤。但用户要求不更改之前的代码，因此续写的部分需要包含排序处理。 总结续写代码的步骤： 1. 导入matplotlib.pyplot。 2. 对result_df按frame_id排序。 3. 提取排序后的frame_id、平均车头间距、has_emergency。 4. 绘制折线图，横轴frame_id，纵轴平均间距。 5. 用散点图突出显示has_emergency为True的点。 6. 添加标签、标题、图例、网格等。 7. 显示图表。 现在，将这些步骤转化为代码： 续写的代码： import matplotlib.pyplot as plt # 按frame_id排序以保证折线图正确 result_df_sorted = result_df.sort_values('frame_id') # 提取数据 x = result_df_sorted['frame_id'] y = result_df_sorted['平均车头间距(m)'] emergency = result_df_sorted['has_emergency'] # 创建图表 plt.figure(figsize=(12, 6)) # 绘制折线图（所有数据点） plt.plot(x, y, color='blue', label='平均车头间距', linewidth=1) # 突出显示有应急车辆的frame_id plt.scatter(x[emergency], y[emergency], color='red', s=30, label='有应急车辆', zorder=3) # 添加标签和标题 plt.xlabel('帧ID (frame_id)', fontsize=12) plt.ylabel('平均车头间距 (m)', fontsize=12) plt.title('各帧平均车头间距分布（红色为存在应急车辆）', fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 优化显示 plt.tight_layout() plt.show() 这样，用户的要求就满足了。关键点包括： - 排序frame_id以确保折线图的正确性。 - 使用scatter突出显示有应急车辆的点。 - 设置图表样式，使信息清晰。 检查是否遗漏了什么。例如，是否需要处理缺失值？原代码中fillna(0)已经处理了平均车头间距，所以可能没问题。 此外，可能需要调整图形大小，添加适当的标签，确保图表的可读性。颜色选择上，红色突出显示应急车辆的存在，蓝色作为基础折线。 这样，用户就可以清楚地看到在哪些frame_id时存在应急车辆，以及对应的平均车头间距的变化情况。</think>以下是代码续写部分，用于提取数据并绘制包含应急车辆标记的折线图： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 按frame_id排序保证时间连续性 result_sorted = result_df.sort_values('frame_id') # 创建画布 plt.figure(figsize=(15, 6)) # 绘制完整折线（浅蓝色背景线） plt.plot(result_sorted['frame_id'], result_sorted['平均车头间距(m)'], color='lightblue', linewidth=1, label='基础间距') # 突出显示有应急车辆的帧（红色圆点标记） emergency_frames = result_sorted[result_sorted['has_emergency']] plt.scatter(emergency_frames['frame_id'], emergency_frames['平均车头间距(m)'], color='red', s=30, label='存在应急车辆', zorder=3) # 设置图表格式 plt.title('车头间距随时间变化趋势（应急车辆标记）', fontsize=14, pad=20) plt.xlabel('时间帧ID', fontsize=12) plt.ylabel('平均车头间距(m)', fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) plt.legend(loc='upper right') # 自动调整刻度密度 plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() ``` 代码解析： 1. **数据准备** - 通过`sort_values`确保时间帧按顺序排列 - 分离出包含应急车辆的帧`emergency_frames` 2. **可视化设计** - 使用浅蓝色细线绘制**完整趋势线**作为背景 - 用红色散点**突出显示**存在应急车辆的帧 - `zorder=3`确保红点显示在趋势线之上 3. **图表优化** - 添加网格线提升可读性 - 45度旋转x轴标签防止重叠 - `tight_layout()`自动调整元素间距 - 包含图例说明颜色语义 该可视化可以清晰展示： - 车头间距随时间变化的整体趋势 - 应急车辆出现时的间距特征 - 两者之间的潜在关联性 建议后续可添加： 1. 移动平均线观察趋势 2. 不同应急车辆数量的颜色深度区分 3. 异常间距值的特殊标记

### 使用 Pandas DataFrame 对唯一值进行分组 为了处理唯一值并对其进行分组，可以利用 `pandas` 库中的 `groupby()` 方法结合其他功能强大的工具。下面展示了一个具体的例子，说明如何获取每组内的唯一值。 #### 获取各组内某一列的唯一值列表 假设有一个数据框 `df` 并希望基于某列（比如 'A'）来进行分组操作，同时获得另一列（例如 'B'）下的所有不同取值： ```python import pandas as pd # 创建示例数据集 data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 基于'A'列分组，并取得'B'列下对应的唯一值集合 gb_unique_values = df.groupby('A')['B'].apply(list).reset_index(name='Unique Values') print(gb_unique_values) ``` 这段代码会先按照指定的关键字字段对记录进行分类汇总；接着应用 `.apply(list)` 来收集每个类别内部特定属性的不同数值形成列表；最后通过设置新的列名完成最终的数据整理工作[^1]。 如果目标是从多个列中选取唯一组合，则可以通过如下方式实现： ```python result = pd.DataFrame(df.groupby(['A'])['B'].unique(), columns=['Unique B']) print(result) ``` 这里使用了 `pd.DataFrame()` 构造器配合 `groupby().unique()` 函数来构建一个新的数据表结构，其中包含了按给定条件聚合后的独特条目[^3]。 对于更复杂的场景，当需要筛选某些特殊类型的唯一项或是进一步加工这些结果时，可以根据实际情况调整上述模板中的逻辑部分以满足需求。