python - 使用 Pandas 绘制和处理日期/时间数据

目前，我正在从事一个项目，并希望每天从记录器中绘制数据。书面输出的格式是 .csv 文件，并在列中包含日期/时间戳，例如：2018-10-15 10:00。在其他列中，只有浮点格式的数据。我会在 00:00 到 23:50 的 10 分钟间隔内自动获得书面印章。

我希望使用 groupby() 分析数据并按天*分组，并进一步计算当天的平均值和偏差。我想将几年的平均值和 std_deviation 数据绘制为散点图或折线图。主要滴答声是几年或几个月，而天是次要滴答声。

每天，我想比较某个月份内平均值的变化，并以小时为主要刻度，每 10 分钟间隔为次要刻度，绘制整个时间间隔。如果可能的话，我希望能够把它放在一个 for 循环中。

老实说，我尝试了很多不同的可能性，但我无法仅靠一种可能性来实现所有目标。如果可以的话，我会尽量不使用 set_index() 作为日期/时间列，这样更容易应用组。为了方便起见，我正在使用 Pandas 模块来完成我的整个分析。

我会很高兴得到任何指导。

非常感谢你！！！！！

标签： pythonpandasdatetimeplot

只是几个指针：

使用 pd.read_csv ( https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html ) 读取 csv 时，您可以指定哪些列包含日期/时间：

df = pd.read_csv('myfile.csv', parse_dates=['date'])

因此，您可以添加仅包含天数的列，例如：

df['day'] = df['date'].dt.dayofyear

然后你可以按这个新列分组..