如何在 pandas 中绘制时间序列（带有示例）

您可以使用以下语法在 pandas 中绘制时间序列：

 df. plot (x=' date ', y=' sales ')

此特定示例使用名为“日期”的列作为 x 轴，使用名为“销售额”的列作为 y 轴，创建一个时间序列图。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：如何在 Pandas 中绘制时间序列

假设我们有以下 pandas DataFrame，显示商店在不同日期的总销售额：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': ['10-1-2023', '10-2-2023', '10-3-2023', '10-4-2023',
                            '10-5-2023', '10-6-2023', '10-7-2023', '10-8-2023'],
                   ' sales ': [99, 104, 110, 140, 130, 122, 120, 125]})

#convert date column to datetime format
df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '])

#view DataFrame
print (df)

        dirty date
0 2023-10-01 99
1 2023-10-02 104
2 2023-10-03 110
3 2023-10-04 140
4 2023-10-05 130
5 2023-10-06 122
6 2023-10-07 120
7 2023-10-08 125

我们可以使用以下语法创建时间序列图来可视化每天的总销售额：

 #create time series plot
df. plot (x=' date ', y=' sales ')

x 轴显示日期，y 轴显示总销售额。

我们还可以在plot()函数中使用以下参数来自定义图中线条的外观：

• linewidth : 线的宽度
• color : 线条的颜色
• linestyle : 线条的样式
• legend : 在图中显示或不显示图例

我们还可以使用 matplotlib 的title() 、 xlabel()和ylabel()函数向绘图添加标题和轴标签。

以下代码展示了如何执行此操作：

 import matplotlib. pyplot as plt

#create time series plot with custom line
df. plot (x=' date ', y=' sales '),
        linewidth= 3 , color=' purple ', linestyle=' dashed ', legend= False )

#add title and axis labels to plot
plt. title (' Sales by Date ')
plt. xlabel (' Date ')
plt. ylabel (' Sales ') 

请注意，线条的外观已更改，已添加标题，并且轴标签已添加到图中。

请随意使用不同的参数，使时间线的情节按照您想要的方式显示。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务：

如何在 Pandas 中绘制分类数据
如何绘制 pandas 中值的数量
如何调整熊猫图的图形大小