集成日期范围，并标记X轴

Question

我试图整合两条曲线，因为他们随着时间的变化使用熊猫。我正在从CSV文件加载数据，如下所示：

其中日期是X轴，油点和水点都是Y轴。我已经学会了使用横截面选项来隔离“NAME”值，但是很难找到一个好的方法来将日期作为X轴进行集成。我最终希望能够得到两条曲线的积分，并将它们相互叠加。我也有麻烦的绘图默认的x记号任意值，而不是日期。你知道吗

我可以手动更改标签/记号，但有一个大的CSV处理，并希望自动化的过程。任何帮助都将不胜感激。你知道吗

姓名、日期、O、W

A，2000年1月20日，12月50日

B，2000年1月20日，25日，28日

C，2000年1月20日，14日，15日

A，2000年1月21日，34,50

B，2000年1月21日，8月3日

C，2000年1月21日，10月19日

A，2000年1月22日，47,35

B，2000年1月22日，4月27日

C，2000年1月22日，46,1

A，2000年1月23日，19日，31日

B，2000年1月23日，18日，10日

C，2000年1月23日，19日，41日

以上文本形式的CSV内容。你知道吗

Answer 1

除了我上面的评论之外，下面是一些示例代码（使用前面提到的example中的逻辑）用格式化日期标记xaxis。希望这有帮助。你知道吗

数据收集/导入：

只是为示例重新创建数据集。你知道吗

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

header = ['NAME', 'DATE', 'O', 'W']
data = [['A','1/20/2000',12,50],
        ['B','1/20/2000',25,28],
        ['C','1/20/2000',14,15],
        ['A','1/21/2000',34,50],
        ['B','1/21/2000',8,3],
        ['C','1/21/2000',10,19],
        ['A','1/22/2000',47,35],
        ['B','1/22/2000',4,27],
        ['C','1/22/2000',46,1],
        ['A','1/23/2000',19,31],
        ['B','1/23/2000',18,10],
        ['C','1/23/2000',19,41]]

df = pd.DataFrame(data, columns=header)
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'], format='%m/%d/%Y')

# Subset to just the 'A' labels.
df_a = df[df['NAME'] == 'A']

绘图：

# Define the number of ticks you need.
nticks = 4
# Define the date format.
mask = '%m-%d-%Y'

# Create the set of custom date labels.
step = int(df_a.shape[0] / nticks)
xdata = np.arange(df_a.shape[0])
xlabels = df_a['DATE'].dt.strftime(mask).tolist()[::step]

# Create the plot.
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(xdata, df_a['O'], label='Oil')
ax.plot(xdata, df_a['W'], label='Water')
ax.set_xticks(np.arange(df_a.shape[0], step=step))
ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=45, horizontalalignment='right')
ax.set_title('Test in Naming Labels for the X-Axis')
ax.legend()

输出：

Answer 2

我建议将X轴修改为某种形式的整数或浮点数（从某个时间开始的秒、分钟、小时、天，基于您需要的精度）。然后可以使用常规方法进行积分，x轴将不再默认为其他值。你知道吗

见How to convert datetime to integer in python