Исправление chuemir, (текущая версия) :
Получилось даже без гимпа, примерно то что хочу, но к сожалению от желаемого слишком отличается, чтобы счесть это приемлимым решением.
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from datetime import datetime
from pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 15, 15
data = pd.read_csv('input.csv', skipinitialspace=True)
data['# unix_time'] = data['#unix_time'].apply(datetime.fromtimestamp)
info = p_data.set_index('timestamp').T
plot = info.loc['some_value'].plot()
s1 = info.loc['boolean_parameter']
s2 = info.loc['some_value']
s1.mul(s2).plot.area(ax=plot)
Пример тут https://ibb.co/RB6G3Zb
Это примерно показывает что нужно, но из-за того, что закрашенная область это фактически непрерывный график результат отличается от нужного. Хочется получить оранжевые столбцы, реальная ширина которых как вверху, но соединение точек во втором графике все портит.
Исходная версия chuemir, :
Получилось даже без гимпа, примерно то что хочу, но к сожалению от желаемого слишком отличается, чтобы счесть это приемлимым решением.
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 15, 15
data = pd.read_csv('input.csv', skipinitialspace=True)
data['# unix_time'] = data['#unix_time'].apply(datetime.fromtimestamp)
info = p_data.set_index('timestamp').T
plot = info.loc['some_value'].plot()
s1 = info.loc['boolean_parameter']
s2 = info.loc['some_value']
s1.mul(s2).plot.area(ax=plot)
Пример тут https://ibb.co/RB6G3Zb
Это примерно показывает что нужно, но из-за того, что закрашенная область это фактически непрерывный график результат отличается от нужного. Хочется получить оранжевые столбцы, реальная ширина которых как вверху, но соединение точек во втором графике все портит.