首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在折线图中绘制包含日期时间列的数据帧?

在折线图中绘制包含日期时间列的数据帧,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建包含日期时间列的数据帧:
代码语言:txt
复制
# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
    'value': [10, 15, 8, 12]
})

# 将日期时间列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
  1. 设置日期时间列为数据帧的索引:
代码语言:txt
复制
df.set_index('date', inplace=True)
  1. 绘制折线图:
代码语言:txt
复制
# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制折线图
ax.plot(df.index, df['value'])

# 设置 x 轴标签为日期
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.DateFormatter('%Y-%m-%d'))

# 设置 x 轴标签旋转角度
plt.xticks(rotation=45)

# 显示图形
plt.show()

这样就可以在折线图中绘制包含日期时间列的数据帧了。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库(TencentDB)。 腾讯云数据库是一种高性能、可扩展、高可用的云数据库服务,适用于各种规模的应用程序和业务场景。它提供了多种数据库引擎(如 MySQL、Redis、MongoDB 等),支持自动备份、容灾、监控等功能,可以满足不同类型的数据存储需求。

产品介绍链接地址:腾讯云数据库(TencentDB)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

Cufflinks 可以不严谨分解成 DataFrame、Figure 和 iplot,如下图所示: 其中 DataFrame:代表 pandas 数据 Figure:代表可绘制图形,比如 bar...布尔:True 对所有数据都做拟合 列表:[columns] 对列表中包含数据做拟合 ---- bestfit_colors:字典或列表格式,用于设定数据拟合线颜色。...字典:{column:color} 按数据标签设置颜色 列表:[color] 对每条轨迹按顺序设置颜色 ---- categories:字符串格式,数据中用于区分类别的标签 x:字符串格式...,数据中用于 x 轴变量标签 y:字符串格式,数据中用于 y 轴变量标签 z:字符串格式,数据中用于 z 轴变量标签 (只适用 3D 图) text:字符串格式,数据用于显示文字标签...values:字符串格式,将数据数据值设为饼状图每块面积,仅当 kind = pie 才适用。

4.5K10

Pandas知识点-绘制统计图

为了使数据简洁一点,删除了一些,设置“日期”为索引。 读取原始数据如上图,本文基于这些数据绘制统计图。...marker: 使用marker参数设置折线图中数值点样式,可以设置'o','*'等。...绘制散点图时,通过x参数和y参数指定散点图x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中标签,绘图时会根据标签读取对应列数据。 s: 使用s参数设置散点图中大小。...color: color参数用于设置柱状图颜色,前面折线图和散点图是用c参数,有一点差异。当柱状图中有多组数据时,最好传入一个数组,使不同组柱状图颜色不一样,方便区分。...饼图是用于展示数据占比,所以要先确定数据是否符合预期,如果不符合要先进行处理。 autopct: autopct参数用于设置饼图中百分比格式,'%.2f%%'表示保留两位小数。

3.5K20

关于Python可视化Dash工具

连续折线之间区域被填充; 14、bar:条形图 在条形图中,每行data_frame表示为矩形标记; 15、timeline:时间轴图 在时间图中,每一行数据框都表示为日期类型x轴上矩形标记...y(或者x,如果orientation是'h'时); 21、pie:饼图 在饼图中数据每一行表示为饼图扇区。...彼此相对绘制; 27、parallel_coordinates:平行坐标图 在平行坐标图中,每行data_frame由折线标记表示,该折线标记穿过一组平行轴,每个平行轴对应一个平行轴 dimensions...; 28、parallel_categories:并行类别图 在并行类别(或平行集)图中,每行data_frame与其他共享相同值行组合,dimensions然后通过一组平行轴绘制折线标记,每个平行轴对应一个...)2D分布 z; 33、density_mapbox:Mapbox密度图 在Mapbox密度图中,每一行数据都会影响地图上相应点周围区域颜色强度 plotly.graph_objects

3.2K10

爱数科案例 | 共享单车使用量回归建模与分析

所采用数据集是共享单车使用量数据集,该数据集共有16个字段,731条数据,记录了不同日期、节假日、天气条件下共享单车使用情况。...读取共享单车数据表 首先,读取数据集,该数据集是共享单车使用量数据集,其中包含了 731 条共享单车使用信息,每一条共享单车使用信息包含单车使用日期(具体日期、季节、年份、月份、节假日是否为工作日等...可以看到,日期相关字段,season、yr、mnth、holiday、weekday、workingday和天气字段weathersit最大最小值、中位数、上下四分位数均为整数,结合数据集详情页统计信息可以判断...单车使用量折线图 接下来绘制cnt字段折线图,观察随着时间变化,共享单车使用量变化趋势。...构建K近邻回归模型 构建K近邻回归模型,将cnt作为模型标签,其余各字段中,除dteday、causal和registered字段外,其他字段作为模型特征

1.7K20

绘制折线几个小技巧

前言 ---- 折线图通常是用来表达某个数值指标的波动特征,表现是一种时间维度下变化。...那么问题来了,读者在使用Python绘制时间维度折线图时是否遇到过这样问题:怎么让时间轴表现不拥挤,又能够友好地呈现呢?就如下图方式: ?...首先将该数据读入到Python环境中,并检查数据数据类型,是否适合绘制折线图。...如上结果所示,日期变量Date为字符型,不能直接用来绘制图形,需要将其转换为日期型。...如上图所示,我们在原有代码基础上做了两方面的修改,一个是将日期呈现为“月-日”格式,这样可以缩短刻度标签;另一个是我们控制了x轴刻度标签个数(如图中呈现了10个刻度值)。

3.5K30

在 iOS 16 中用 SwiftUI Charts 创建一个折线

系列文章 如何在 SwiftUI 中创建条形图 SwiftUI 中水平条形图 在 iOS16 中用 SwiftUI 图表定制一个线图 在 Swift 图表中使用 Foudation 库中测量类型 简单折线图...从包含一周步数数据开始,类似于 在SwiftUI中创建折线图 中使用数据。...为折线图添加多个数据序列 折线图是比较两个不同系列数据好方法。...创建第二个系列,即前一周步数,并将这两个系列添加到折线图中。...第一次尝试在 SwiftUI Charts 中创建一个包含两个系列步数数据折线图 显示步数系列 在折线图中显示多个基于工作日步数系列 最初尝试在折线图中显示多组数据问题是X轴使用了日期

3.6K20

折线图技巧丨阈限颜色设置

[1240] 本期问题,来源于群内小伙伴提问: “白茶,Power BI中可以像其他数据分析软件一样,让折线图突出显示上下阈限么?” 这个问题,白茶仔细寻思了一下,你别说,还真有!...接下来开始本期问题,如何在折线图中设定上下阈限颜色? [strip] 首先呢,是模拟数据,如下图: [1240] 开始思考问题,怎么判定这个数据上下阈限?总得有一个可以比较值吧!...接下来开始思考如何在折线图中实现。 [strip] 白茶翻遍了折线图设置所有内容,都没有发现可以进行颜色条件格式设定地方,但是经过测试发现,可以曲线救国! 跟着白茶思路进行,继续编写两段代码。...ALLSELECTED ( '例子' ), '例子'[排名] ) - 2 RETURN IF ( [排名] >= MAXP, SUM ( '例子'[销售] ), BLANK () ) 将这两段代码加上原本销售...[1240] 之后如法炮制,设定上限阈值颜色: [1240] 添加一个时间切片器,会发现这个设置是动态

1.4K30

Python3对股票数据进行分析

目录 一、量化交易概述 1、量化交易(投资方法) 2、算法交易(自动交易、黑盒交易或机器交易) 3、量化策略 4、量化选股 5、股票回测 二、股票数据 三、股票数据分析 1、导入股票时间序列数据 2、绘制股票成交量时间序列图...,可衡量该种股票投资价值和投资风险 三、股票数据分析 1、导入股票时间序列数据 from pandas import read_excel ## 读取excel文件,并将‘日期解析为日期时间格式...('交易日期', axis=1, inplace=True) #删除第二’交易日期‘ stock_data.index.name='日期' #日期为索引 #将数据日期这一排序(保证后续计算收益率正确性...它告诉我们该数据一共有1481行,索引是时间格式,日期从2013年1月4日到2019年3月14日。总共有9,并列出了每一名称和数据格式,并且没有缺失值,其中pb为1434行,即末尾是缺失值。...以时间为横坐标,每日成交量为纵坐标,做折线图,可以观察股票成交量随时间变化情况。

1.9K20

在Python中用matplotlib函数绘制股票趋势图

本文目录 安装包 读取数据文件 将日期设置为数据框索引 绘制股票趋势图 1 安装包 首先要在cmd中安装绘图需要matplotlib包,输入如下语句即可安装。...3 将日期设置为数据框索引 然后把数据框中日期设置为索引,并把索引中日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。...date = date.set_index('日期') #把日期设置为索引date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引中日期转成时间格式...4 绘制股票趋势图 可以把时间作为横轴,每天收盘价或处理后收盘价作为纵轴绘制折线图,以此当成股票趋势图。...min_periods = 2表示当时间窗口不够50时,每个窗口最少包含观测值数量为2,小于2窗口结果为NaN。 得到结果如下: ?

4.4K20

Tableau可视化之多变折线

很多可视化工具默认图表形式就是折线图,通过将一系列变化数据绘制折线,可以直观看出相对大小和变化趋势。...以Tableau自带超市示例数据为例,我们想绘制销售量随月份变化曲线,则简单拖拽字段和设置后很容易得到如下折线图: ?...02 凹凸图 基本折线图中,对比数据是原始数值,在大小上自然存在很大高低起伏。...以上是筛选了国内10个大城市历年平均销售额,并进行排名后绘制一组图表。虽然美其名曰凹凸图,但其本质上可以看成是折线图:只不过连线数据不再是其数值,而变成了在子类间排名数据。...简单介绍制图流程: 拖动销售额和订单日期字段到行和,其中销售额选择"排序"快速表计算,订单日期选择年 ? 将城市字段信息放入筛选器,选取目标城市数据,而后将其放入标记颜色区 ?

2.2K40

Matplotlib时间序列型图表(1)

时间序列图简介 时间序列图强调数据时间变化规律或趋势,X轴一般为时序数据,Y轴为数值型数据,包括了折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。...其中折线图是用来显示时间序列变化趋势标准形式,非常适合用于显示相等时间间隔下数据趋势。 本篇文章我们将学习绘制以下图表(滑动以浏览): OK,现在开始我们学习之路吧。...---- 1 折线时间折线图语法与matplotlibplot语法一致,只不过将x轴换为了时间数据。...= 18) plt.show() ---- 2 面积图 面积图是在折线基础之上生成,它将折线图中折线与自变量坐标轴之间区域用颜色或纹理填充,可以更好突出趋势信息。...日历图数据结构一般为(日期-Date,数值-Value),将数值映射到日期在日历图上展示,其中数值映射到颜色。

2.1K20

爱数科案例 | 迪士尼电影票房可视化分析

数据集中包括六数据,分别是电影名、上映时间、电影种类、电影评级、总票房和根据通货膨胀率调整后总票房,这些数据能全面的反映每一部电影基本信息。 2....从饼状图中可以看到,喜剧类、冒险类和戏剧类三类电影占迪士尼所有电影近四分之三,这三类电影受众人群几乎涵盖了所有电影观众,再加上其他类型电影恐怖电影、音乐电影等使所有看过电影的人几乎都为迪士尼电影买过单...票房收入折线图 使用release_date、total_gross和inflation_adjusted_gross数据绘制票房收入折线图。...电影种类分组票房数据值排序 将数据按电影票房均值升值排序,便于可视化分析。 11. 电影种类与票房折线图 使用处理后数据绘制电影种类与票房折线图。...电影评级分组票房数据值排序 将数据按电影票房均值升值排序,便于可视化分析。 14. 电影评级与票房折线图 使用处理后数据绘制电影评级与票房折线图。

1.7K10

美化Matplotlib3个小技巧

Matplotlib是Python数据可视化库基础。它是其他可视化工具(Seaborn)基础。 Matplotlib提供了很大灵活性,因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...只显示了数据前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制数据点数量很多,刻度看起来非常紧凑,甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间日期,所以可以减少轴上刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数例子。  ...例如将产品价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量影响。 我们DataFrame中销售数量和价格显示在同一线图上,只有一个y轴。...轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用,例如想对比2个产品或者2个不同门店在同一时期销售情况,通过对齐日期可以给出非常好直观判断。

1.3K20

美化Matplotlib3个小技巧

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("mock_sales_data.csv", nrows=100) df.head() 数据包含日期...只显示了数据前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制数据点数量很多,刻度看起来非常紧凑,甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间日期,所以可以减少轴上刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数例子。  ...例如将产品价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量影响。 我们DataFrame中销售数量和价格显示在同一线图上,只有一个y轴。...轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用,例如想对比2个产品或者2个不同门店在同一时期销售情况,通过对齐日期可以给出非常好直观判断。

2.1K50

美化Matplotlib3个小技巧

Matplotlib是Python数据可视化库基础。它是其他可视化工具(Seaborn)基础。 Matplotlib提供了很大灵活性,因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...只显示了数据前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制数据点数量很多,刻度看起来非常紧凑,甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间日期,所以可以减少轴上刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数例子。...例如将产品价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量影响。 我们DataFrame中销售数量和价格显示在同一线图上,只有一个y轴。...轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用,例如想对比2个产品或者2个不同门店在同一时期销售情况,通过对齐日期可以给出非常好直观判断。

1.7K20

Pandas疫情探索性分析

本部分最后我们将绘制全国历史数据折线图,并着重分析全国新增确诊人数变化趋势。 # 读取数据 alltime_china = pd.read_csv("....与实时数据相比,历史数据日期是非常重要。我们使用pd.to_datetime()将日期数据类型设为datetime,并将其设置为行索引。...数据清洗之后,我们将绘制折线图查看新冠肺炎数据变化趋势: # 时间序列数据绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as...# 时间序列数据绘制折线图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4)) alltime_china['当日新增确诊'].plot(ax=ax, style='-',lw...想要提取多个国家数据,就需要把国家一也设置为索引,我们可以使用groupby()函数根据日期和名称两进行分组,将数据转为层次化索引。 ?

3.3K41

Python动态图见得多了?Excel:亦可赛艇!我可是身经百战了

而在数据分析领域,尤其是在可视化部分,Python 各类绘图库也给用户带来了惊喜,比如各种随时间序列动态可视化,能够比较清晰地呈现多个指标的变化情况。...以数据用例来说明,=OFFSET(A1,5,2,3,1) 即表示从 A1 单元格开始,下移 5 格,右移 2 格,再向下选取 3 格,注意:最后 1 表示选择这一而不是向右多选一。...再添加一个日期段,用作折线X轴 (4)图表数据源关联 最后设置图表和数据关联,先插入一个空折线图。 右键选择数据,添加Y轴数据。...------ date_list = [] # 需绘制日期段 for d in range(date): date_list.append(t + datetime.timedelta...] # 获取最新一天前所有数据 # 绘制折线图 ------ fig.clear() # 每次重绘时清空画布 plt.title("0701-0831各单位产能变化", fontsize

5.1K10

Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib提供了丰富数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...plt.figure:创建空白画布,在一幅图中可省略 figure.add_subplot:第一个参数表示行,第二个参数表示,第三个参数表示选中子图编号 plt.title:标题 plt.xlabel...▲图2 条形图 03 折线折线图是用直线连接排列在工作表或行中数据点而绘制图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据趋势。...(短线加点); label:数据标签内容:label=‘数据一’,数据标签展示位置需另说明plt.legend(loc=1)数字为标签位置 以某广告平台随日期变化用户请求数为例,我们用折线图来表现其变化趋势...▲图3 折线图 04 饼图 饼图常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项大小与各项总和比例。饼图中数据点显示为整个饼图百分比,饼图主要参数及其说明如下。

6.3K31

关于“Python”核心知识点整理大全46

16.1.3 提取并读取数据 知道需要哪些数据后,我们来读取一些数据。...16.1.4 绘制气温图表 为可视化这些气温数据,我们首先使用matplotlib创建一个显示每日最高气温简单图形, 下所示: highs_lows.py import csv from...图16-1显示了绘制图表:一个简单折线图, 显示了阿拉斯加锡特卡2014年7月每天最高气温。 16.1.5 模块 datetime 下面在图表中添加日期,使其更有用。...然后,我们将 包含日期信息数据(row[0])转换为datetime对象(见2),并将其附加到列表dates末尾。在 3处,我们将日期和最高气温值传递给plot()。...16.1.7 涵盖更长时间 设置好图表后,我们来添加更多数据,以成一幅更复杂锡特卡天气图。

11210
领券