python - 根据时间序列 x 轴绘制值

Question

我正在使用导入到 Excel 表的 .csv 文件，其日期和时间为：

['2017-09-01 00:00:00.000' '2017-09-01 00:05:00.000'
 '2017-09-01 00:10:00.000' ... '2017-09-30 23:45:00.000'
 '2017-09-30 23:50:00.000' '2017-09-30 23:55:00.000']

和通量为：

[3.233,3.928,0,8.333,...]

我读过数据（在文件中就像

因为它来自excel表）

如何将其绘制为每个日期的所有时间，而不是仅绘制日期与通量？结果，我得到了一个非常减少的情节，这是不正确的。我需要 2017 年 9 月 1 日 00:00:00.000,00:10:00.000 等（所有这些都可以从我正在使用的 .csv 文件中获得，读取不正确）与每次实例中的通量。

我刚用过

col_list = ['time_tag', 'ZPGT10E', ...]
df = pd.read_csv('sep2017.csv', usecols=col_list, skiprows = 717) 
z10edt = df['time_tag'].to_numpy()

导入数据然后绘制：

x = [['2017-09-01', '00:00:00.000'], ['2017-09-01', '00:05:00.000'], ['2017-09-01', '00:10:00.000'], ...['2017-09-01', '00:15:00.000']]
plt.plot(x,avg,color='red',label='average')

但我当然得到了错误：

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'由于 x 的格式。

我该怎么做才能使时间和日期在情节中可读？

标签： pythonpandasmatplotlibplot

Answer 1

• 直接绘制 DataFrame，不要将列提取到数组中。
• 请参阅在 pandas 中使用索引来绘制数据
  • df.plot()根据索引绘制所有其他数字列。
  • df.plot(y=['col_name'])如果您不想绘制所有其他列，则直接指定多个列之一。
• 这使用pandas.DataFrame.plot

import pandas as pd

# read in the data
df = pd.read_csv('sep2017.csv', usecols=col_list, skiprows=717)

# convert the time_tag column to a datetime dtype
df.time_tag = pd.to_datetime(df.time_tag)

# set the time_tag column as the index
df.set_index('time_tag', inplace=True)

# plot the dataframe
df.plot()