python - 如何使用 csv 文件中的 matplotlib 绘制数据与时间的关系？

Question

如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉，但我在写这篇文章之前查看了不同的示例并尝试了它们。

所以我有这个 csv 文件，我看起来如下

 DateTime                        Column_2                   Column_3
 9/1/2019  7:07:46 AM            894                        55
 9/1/2019  7:17:46 AM            895                        58
 9/1/2019  7:27:46 AM            898                        63

现在我的代码：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
data=pd.read_csv('data file.csv')
data=data[data.Column_2 != '(null)']
data[data.Column_3 != '(null)']
data[['Column_2','Column_3']]= [['Column_2','Column_3']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
plt.plot(data.DataTime,data.Column_2)

在上面的示例中，我删除了第 2 列和第 3 列中的一些空值，然后将它们转换为 int 值（它们是对象）。虽然 DataTime 列是一个对象，但如何根据时间绘制该列？我是否将 DataTime 更改为整数？

标签： pythoncsvmatplotlib