熊猫系列没有绘制时间序列图表

Question

我有一套房价数据 - House Price Data。当我在Numpy数组中使用数据的子集时，我可以在这个漂亮的时间序列图表中绘制它：

然而，当我在熊猫系列中使用相同的数据时，图表会像这样整齐：

如何使用熊猫系列创建平滑的时间序列折线图（如第一张图片）？

我正在做的是获得漂亮的时间序列图（使用Numpy数组）（将numpy导入为np，pandas为pd，matplotlib.pyplot为plt）：

data = pd.read_csv('HPI.csv', index_col='Date', parse_dates=True) #pull in csv file, make index the date column and parse the dates
brixton = data[data['RegionName'] == 'Lambeth'] # pull out a subset for the region Lambeth
prices = brixton['AveragePrice'].values # create a numpy array of the average price values
plt.plot(prices) #plot
plt.show() #show

我正在做的是使用Panda系列来获得块状结构：

data = pd.read_csv('HPI.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
brixton = data[data['RegionName'] == 'Lambeth']
prices_panda = brixton['AveragePrice'] 
plt.plot(prices_panda)
plt.show()

如何将第二张图表显示为一个很好的平滑时间序列？

*这是我的第一个StackOverflow问题，如果我遗漏了任何内容或者不清楚，请大声说出来

任何帮助非常感谢

Answer 1

当您执行parse_dates=True时，pandas会以默认方式（即月 - 日）读取日期。您的数据根据​​英国惯例（日 - 月）格式化。因此，您的图表不是每个月的第一天都有数据点，而是显示1月份前12天的数据点，以及每年剩余时间的平坦线。您需要重新格式化日期，例如

data.index = pd.to_datetime({'year':data.index.year,'month':data.index.day,'day':data.index.month})

Answer 2

您所拥有的文件中的日期格式为日/月/年。为了让pandas正确解释这种格式，您可以在dayfirst=True调用中使用read_csv选项。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data/UK-HPI-full-file-2017-08.csv', 
                   index_col='Date', parse_dates=True, dayfirst=True)
brixton = data[data['RegionName'] == 'Lambeth']
prices_panda = brixton['AveragePrice'] 
plt.plot(prices_panda)
plt.show()