如何使用datashader将数据框中多组极坐标数据按分组绘制为折线图

问题原因 #

你的代码存在3个影响结果的问题：

1. 提前在坐标转换前就对数据做了分组，分组后的子数据框没有后续生成的x、y字段，绘图时缺少必要字段
2. 循环内每次生成的折线聚合结果都会覆盖之前的结果，所有分组的折线没有叠加到同一张画布上，最后只会显示最后一个分组的折线
3. 无需手动循环分组，datashader的line()方法原生支持按指定字段分组绘制独立折线

修正方案 #

方案1：直接使用内置分组参数（推荐）

调用cvs.line()时指定by='Name'参数，datashader会自动按名称字段分组，每组生成独立折线，代码更简洁效率也更高：

import datashader as ds
import pandas as pd
import colorcet
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('file.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 极坐标转笛卡尔坐标
df['starlink_alt'] = 90 - df['starlink_alt']
df['x'] = df.apply(lambda row: np.deg2rad(row.starlink_alt) * np.cos(np.deg2rad(row.starlink_az)), axis=1)
df['y'] = df.apply(lambda row: -1 * np.deg2rad(row.starlink_alt) * np.sin(np.deg2rad(row.starlink_az)), axis=1)

# 绘图：by参数指定分组字段
cvs = ds.Canvas(plot_width=2000, plot_height=2000)
agg = cvs.line(df, 'y', 'x', by='Name')
img = ds.tf.shade(agg, cmap=colorcet.fire, how='eq_hist')

# 显示结果
plt.imshow(img.to_pil())
plt.axis('off')
plt.show()

方案2：手动循环叠加

如果需要自定义每组的样式、必须手动循环实现，可以每次把分组的聚合结果累加到同一个聚合对象中：

import datashader as ds
import pandas as pd
import colorcet
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据+坐标转换 同方案1
df = pd.read_csv('file.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['starlink_alt'] = 90 - df['starlink_alt']
df['x'] = df.apply(lambda row: np.deg2rad(row.starlink_alt) * np.cos(np.deg2rad(row.starlink_az)), axis=1)
df['y'] = df.apply(lambda row: -1 * np.deg2rad(row.starlink_alt) * np.sin(np.deg2rad(row.starlink_az)), axis=1)

cvs = ds.Canvas(plot_width=2000, plot_height=2000)
agg = None
for name in df['Name'].unique():
    group_df = df[df['Name'] == name]
    current_agg = cvs.line(group_df, 'y', 'x')
    agg = current_agg if agg is None else agg + current_agg

img = ds.tf.shade(agg, cmap=colorcet.fire, how='eq_hist')
plt.imshow(img.to_pil())
plt.axis('off')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Taiko