将两个不同年份的.resample(D).size()绘制到一个图表中？

将两个不同年份的.resample(D).size()绘制到一个图表中，可以使用数据可视化工具来实现，比如Python中的Matplotlib库或者Seaborn库。

首先，我们需要将两个不同年份的数据进行.resample(D).size()操作，以获取每天的数据量。然后，将这两个数据集合并在一起，以便在同一个图表中进行比较。

下面是一个示例代码，使用Matplotlib库来绘制图表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有两个不同年份的数据集，分别为df1和df2
# 对每个数据集进行.resample(D).size()操作，获取每天的数据量
df1_daily = df1.resample('D').size()
df2_daily = df2.resample('D').size()

# 合并两个数据集
merged_data = pd.concat([df1_daily, df2_daily], axis=1)
merged_data.columns = ['Year 1', 'Year 2']

# 绘制折线图
merged_data.plot(kind='line')

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Data Size Comparison')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Data Size')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们首先对每个数据集进行.resample(D).size()操作，获取每天的数据量。然后，使用pd.concat()函数将两个数据集合并在一起，并为每个数据集指定一个列名。最后，使用.plot()函数绘制折线图，并使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置图表的标题和坐标轴标签。最后，使用plt.show()函数显示图表。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。另外，关于Matplotlib库的更多信息和用法，你可以参考腾讯云的数据可视化产品Matplotlib介绍页面：Matplotlib介绍。