如何使用 Seaborn（或 matplotlib）在 x 轴上绘制日期

Question

我有一个包含时间序列数据的 csv 文件。我这样创建一个数据框：

df = pd.read_csv('C:\Desktop\Scripts\TimeSeries.log')

当我调用df.head(6)时，出现的数据如下：

Company     Date                 Value
ABC         08/21/16 00:00:00    500
ABC         08/22/16 00:00:00    600
ABC         08/23/16 00:00:00    650
ABC         08/24/16 00:00:00    625
ABC         08/25/16 00:00:00    675
ABC         08/26/16 00:00:00    680

然后，我使用以下命令将 'Date' 列强制转换为日期时间格式：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors = 'coerce')

有趣的是，当我调用以下内容时，我看到“pandas.core.series.Series”：

type(df['Date'])

最后，我调用以下内容来创建情节：

%matplotlib qt
sns.tsplot(df['Value'])

在从左到右的 x 轴上，我看到了从 0 到数据框中的行数的整数。如何将 'Date' 列作为 x 轴值添加到该图中？

谢谢！

Answer 1

不确定 tsplot 是最好的工具。您可以只使用：

df[['Date','Value']].set_index('Date').plot()

Answer 2

对 tsplot

使用 time 参数

来自文档：

time : string or series-like
    Either the name of the field corresponding to time in the data DataFrame or x values for a plot when data is an array. If a Series, the name will be used to label the x axis.
#Plot the Value column against Date column
sns.tsplot(data = df['Value'], time = df['Date'])

但是 tsplot 用于在不同条件下同时 window 绘制时间序列。要绘制单个时间序列，您还可以使用 plt.plot(time = df['Date'], data = df['Value'])

Answer 3

我觉得太晚了。

首先，您必须注意 'Date' 列是一系列 'datetime' 类型，因此您应该这样做以获得 'date' 部分：

df['Date'] = df['Date'].map(lambda x:x.date())

现在按 'Date' 对数据框进行分组，然后重置索引以使 'Date' 成为一列（而不是索引）。

那你可以用plt.plot_date

df_groupedby_date = df.groupby('Date').count()
df_groupedby_date.reset_index(inplace=True)
plt.plot_date(x=df_groupedby_date['Date'], y=df_groupedby_date['Value'])

如何使用 Seaborn（或 matplotlib）在 x 轴上绘制日期

How to plot dates on the x-axis using Seaborn (or matplotlib)

python

matplotlib

timeserieschart

seaborn