使用Python在一个图上放置2个单独的.csv文件

Question

我创建了一个全年水温的多线图，使用pandas python：

import pandas as pd
filepath = "C:\\Users\\technician\\Desktop\\LowerBD2014.csv" 

data = pd.read_csv(filepath, header = 0, index_col = 0)

data.plot(kind = 'line', use_index = True, title="timeseries", figsize=(20,10))

现在，我想为气温添加另一条线。不幸的是，收集数据时的日期和时间并不匹配。我想我可以解决这个问题，我将2个单独的.csv文件导入同一个图表中，但我不确定该怎么做。

任何建议都会很棒。我还可以将所有数据添加到一个文件中，我只是担心如果没有辅助水平轴，气温将无法正确绘制（我也不知道如何执行此操作）。

以下是使用ax = ax为数据集图创建的图：

http://imgur.com/zrht85K

Answer 1

正如某位here所说，如果两个csv文件的列相同，则可以按照their代码进行操作。

或

您可以尝试将两个CSV文件合并为一个，然后使用它。

file_a = open('first.csv','r')
file_a_data = file_a.read()
file_a.close()

file_b = open('second.csv','r')
file_b_data = file_b.read()
file_b.close()

combined_data = file_a_data + file_b_data

csv = open('test.csv','w')
csv.write(combined_date)
csv.close()

data = pd.read_csv(file_path_to_final_csv, ...,...)

Answer 2

一旦你的两个csv被导入为两个数据帧，只需绘制第一个分配给命名的matplotlib轴对象（下面的块中的ax），然后将这些轴传递给第二个绘图调用。

import pandas as pd
import numpy as np

# two made-up timeseries with different periods, for demonstration plot below
#air_temp   = pd.DataFrame(np.random.randn(12), 
#                          index=pd.date_range('1/1/2016', freq='M', periods=12), 
#                          columns=['air_temp'])
#water_temp = pd.DataFrame(np.random.randn(365), 
#                          index=pd.date_range('1/1/2016', freq='D', periods=365), 
#                          columns=['water_temp'])

# the real data import would look something like this:
water_temp_filepath = "C:\\Users\\technician\\Desktop\\water_temp.csv" 
air_temp_filepath = "C:\\Users\\technician\\Desktop\\airtemp.csv" 

water_temp = pd.read_csv(water_temp_filepath, header = 0, index_col = 0,
                         parse_dates=True, infer_datetime_format=True)
air_temp = pd.read_csv(air_temp_filepath, header = 0, index_col = 0,
                       parse_dates=True, infer_datetime_format=True)

# plot both overlayed
ax = air_temp.plot(figsize=(20,10))
water_temp.plot(ax=ax)