Question

我有一个带有一些时间序列数据的csv文件。我这样创建一个数据框：

df = pd.read_csv('C:\\Desktop\\Scripts\\TimeSeries.log')

当我致电df.head(6)时，数据显示如下：

Company     Date                 Value
ABC         08/21/16 00:00:00    500
ABC         08/22/16 00:00:00    600
ABC         08/23/16 00:00:00    650
ABC         08/24/16 00:00:00    625
ABC         08/25/16 00:00:00    675
ABC         08/26/16 00:00:00    680

然后，我有以下内容强制执行＆＃39;日期＆＃39;列成日期时间格式：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors = 'coerce')

有趣的是，我看到＆＃34; pandas.core.series.Series＆＃34;当我打电话给你时：

type(df['Date'])

最后，我打电话给以下人员创建一个情节：

%matplotlib qt
sns.tsplot(df['Value'])

在从左到右的x轴上，我看到从0到数据帧中的行数的整数。如何添加＆＃39;日期＆＃39;列作为此图的x轴值？

谢谢！

Answer 1

不确定tsplot是最好的工具。你可以使用：

df[['Date','Value']].set_index('Date').plot()

Answer 2

使用time

的tsplot参数

来自docs：

time : string or series-like
    Either the name of the field corresponding to time in the data DataFrame or x values for a plot when data is an array. If a Series, the name will be used to label the x axis.
#Plot the Value column against Date column
sns.tsplot(data = df['Value'], time = df['Date'])

但是tsplot用于在同一时间窗口和不同条件下绘制时间序列。要绘制单个时间序列，您还可以使用plt.plot(time = df['Date'], data = df['Value'])

Answer 3

我认为为时已晚。

首先，您必须注意“日期”列是一系列“日期时间”类型，因此您应该这样做以获取“日期”部分：

df['Date'] = df['Date'].map(lambda x:x.date())

现在按“日期”对数据框进行分组，然后重置索引以使“日期”成为列（而不是索引）。

然后您可以使用 plt.plot_date

df_groupedby_date = df.groupby('Date').count()
df_groupedby_date.reset_index(inplace=True)
plt.plot_date(x=df_groupedby_date['Date'], y=df_groupedby_date['Value'])

如何使用Seaborn（或matplotlib）在x轴上绘制日期

3 个答案: