Ggplot.py

import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import numpy as np

from ggplot import *

import pandas as pd

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z=np.load("/home/alfard/Documents/Course/twitter/hidal26.npy")

b1=[]
for i in range(0, len(z)):
    if (z[i,0].day>25) and (z[i,0].day<31):
        b1.append([z[i,0].day,z[i,0].hour,1])

c1=pd.DataFrame(b1)

e1=c1.groupby([0,1], as_index=False).aggregate(np.sum)

e1=np.array(e1)
e1=e1[12:119]

#####################################################################

e=np.array([datetime.datetime(2014,3,e1[i,0],e1[i,1]) for i in range(len(e1))])

e=pd.DataFrame(e)

e1=pd.DataFrame(e1)

#####################################################################

e3=pd.merge(e,e1, on=e.index)

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y=np.load("/home/alfard/Documents/Course/twitter/NKM26.npy")


b=[]
for i in range(0, len(y)):
    if (y[i,0].day>25) and (y[i,0].day<31):
        b.append([y[i,0].day,y[i,0].hour,1])

c=pd.DataFrame(b)

e=c.groupby([0,1], as_index=False).aggregate(np.sum)

e=np.array(e)
e=e[1:108]

######################################################################

e10=np.array([datetime.datetime(2014,3,e[i,0],e[i,1]) for i in range(len(e))])

e10=pd.DataFrame(e10)

e=pd.DataFrame(e)

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e3=e3.drop('key_0',1)

e4=pd.merge(e3,e, on=e3.index)

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e4 = e4.rename(columns={'2_x': 'Hidalgo', '2_y': 'NKM'})

ZZ = pd.melt(e4[['0_x','Hidalgo', 'NKM']], id_vars='0_x' )


ggplot(aes(x='0_x', y='value', colour='variable'), data=ZZ) + \
    geom_line() + \
    xlab("date") + \
    ylab("nombre de tweet par heure") + \
    scale_x_date(labels='%R %d %b')
    #ggtitle("")

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#scale_x_date(labels='%R %d %b')

#date_format("%b %Y"))
#mois année

#zip(index.minute

#zip(pd.DatetimeIndex(e3['0_x']).day,pd.DatetimeIndex(e3['0_x']).hour)


#DateFormatter('%b %d')  # e.g., Jan 12

#'%H %d %Y'

#http://www.tutorialspoint.com/python/time_strptime.