如何结合截止时间绘制行程时长可视化图表？

1. 补充数据处理，提取起始/结束区块 #

原代码仅计算了时间区间，需要额外提取每行对应的起始和结束区块名称，后续用于标注：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter

# 原始数据
df = pd.DataFrame({'blk1': {'a': '12h45', 'b': None, 'c': None, 'd': None},
 'blk2': {'a': None, 'b': None, 'c': '13h15', 'd': '15h15'},
 'blk3': {'a': None, 'b': '12h10', 'c': None, 'd': None},
 'blk4': {'a': None, 'b': '15h45', 'c': '13h30', 'd': None},
 'blk5': {'a': '13h30', 'b': None, 'c': None, 'd': '16h15'},
 'deadline': {'a': '13h00', 'b': '14h30', 'c': '15h00', 'd': '15h45'}})

# 移除deadline列，处理时间格式
df1 = df.drop(columns='deadline')
df_time = df1.apply(lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Hh%M'))

# 提取每行的起始/结束区块及对应时间
def get_start_end(row):
    non_null = row.dropna()
    sorted_vals = non_null.sort_values()
    return pd.Series([sorted_vals.index[0], sorted_vals.iloc[0], sorted_vals.index[1], sorted_vals.iloc[1]],
                    index=['start_blk', 'start_time', 'end_blk', 'end_time'])

df_processed = df_time.apply(get_start_end, axis=1)
df_processed['duration'] = df_processed['end_time'] - df_processed['start_time']
df_processed = df_processed.reset_index().rename(columns={'index': 'element'})

2. 绘制图表，添加虚线与标注 #

循环遍历每行数据，实现彩色虚线和区块转换文本的添加：

# 给每个元素分配专属颜色
colors = ['#ff7f0e', '#1f77b4', '#2ca02c', '#d62728']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 2))

for idx, row in df_processed.iterrows():
    # 绘制基础水平条形
    ax.barh(y=row['element'], width=row['duration'], left=row['start_time'], 
            ec='k', color='white', height=0.2)
    # 绘制彩色水平虚线
    ax.plot([row['start_time'], row['end_time']], [row['element'], row['element']], 
            linestyle='--', color=colors[idx], linewidth=2)
    # 在时间区间中点添加区块转换标注
    mid_time = row['start_time'] + row['duration']/2
    ax.text(mid_time, row['element'], f"{row['start_blk']}到{row['end_blk']}", 
            ha='center', va='center', fontsize=10)

# 设置x轴时间格式为小时:分钟
date_form = DateFormatter("%H:%M")
ax.xaxis.set_major_formatter(date_form)
ax.set_xlim(df_processed['start_time'].min(), df_processed['end_time'].max())

plt.tight_layout()
plt.show()

核心逻辑说明 #

• 区块提取：通过get_start_end函数筛选每行非空列，按时间排序后得到起始/结束区块名称。
• 彩色虚线：为每个元素分配独立颜色，用plot绘制水平虚线连接起始和结束时间点。
• 文本标注：计算时间区间中点，确保标注文本居中显示在对应元素的时间轴上方。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VERBOSE