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python - 如何使用 Python 绘制时间和价值的时间序列图

问题描述

如何使用 Python 绘制时间序列图？由于在数据集中，时间被分割为年和周期（如 M1、M2 的月份）。

我正在使用 matplotlib，但不知道如何分配时间。

我写的获取数据的代码： import pandas as pd from pandas import DataFrame data1 = pd.read_csv('CUUR0000SA0.txt', header = None) data2 = pd.read_csv('SUUR0000SA0.txt', header = None) data = pd.concat([data1, data2]) data.columns = ["a"] data = DataFrame(data) print(data.head())

但是，输出数据框只有一列。

部分数据集如下所示：

+-------------+------+--------+---------+-----------+
|  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 |           |

该图表应根据时间段使用图表来解释值的趋势。但我不知道如何先将其转换为正确的格式。

标签： pythonpandasmatplotlibtime-series

解决方案

这些是获得解决方案的步骤：

  1. 将周期值转换为数字
  2. 添加一列，其中值是年份和期间的组合
  3. 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')

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