Question

如何使用Python绘制时间序列图？由于在数据集中，时间分为年份和期间（类似于M1，M2的月份）。

我正在使用matplotlib，但不知道如何分时。

我为获取数据而编写的代码：将熊猫作为pd导入从熊猫导入DataFrame data1 = pd.read_csv（'CUUR0000SA0.txt'，标头=无） data2 = pd.read_csv（'SUUR0000SA0.txt'，标头=无）数据= pd.concat（[数据1，数据2]） data.columns = [“ a”] 数据= DataFrame（数据）打印（data.head（））

但是，输出数据帧只有一列。

部分数据集如下：

+-------------+------+--------+---------+-----------+
|  series id  | year | period |  value  | footnotes |
+-------------+------+--------+---------+-----------+
| CUUR0000SA0 | 2014 |  M12   | 234.812 |           |
| CUUR0000SA0 | 2014 |  M11   | 236.151 |           |
| CUUR0000SA0 | 2014 |  M10   | 237.433 |           |
| CUUR0000SA0 | 2014 |  M09   | 238.031 |           |
| CUUR0000SA0 | 2014 |  M08   | 237.852 |           |

图表应根据时间段使用图形解释值的趋势。但是我不知道如何首先将其转换为正确的格式。

Answer 1

以下是获得解决方案的步骤：

将期间值转换为数字
添加一列，其中值是年份和期间的组合
绘制时间序列

这是代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = {0: {"series id":"CUUR0000SA0", "year":2014, "period":"M12", "value":234.812},
        1: {"series id":"CUUR0000SA0", "year":2014, "period":"M11", "value":236.151},
       2: {"series id":"CUUR0000SA0", "year":2014, "period":"M10", "value":237.433},
       3: {"series id":"CUUR0000SA0", "year":2014, "period":"M09", "value":238.031},
       4: {"series id":"CUUR0000SA0", "year":2014, "period":"M08", "value":237.852},
       }

d = {'M01':1,
     'M02':2,
     'M02':3,
     'M04':4,
     'M05':5,
     'M06':6,
     'M07':7,
     'M08':8,
     'M09':9,
    'M10':10,
    'M11':11,
    'M12':12,}

df = pd.DataFrame.from_dict(df, orient="index")
df.period = df.period.map(d)

df['date'] = pd.to_datetime(df.year.astype(str) + '/' + df.period.astype(str) + '/01')

df.plot(x='date', y='value')

如何使用Python绘制时间和价值的时间序列图

1 个答案: