用Python/Matplotlib在xaxis上绘制Pandas数据帧

Question

我有这样的数据：

    col1  ;col2
2001-01-01;1
2001-01-01;2
2001-01-02;3
2001-01-03;4
2001-01-03;2
2001-01-04;2

我在Python/Pandas中使用pd.read_csv(...)将其读入数据帧。 现在我想在y轴上画col2，在x轴上画col1。我搜索了很多，但没有太多有用的网页来详细描述这一点。我发现matplotlib当前不支持存储日期的数据格式（datetime64）。在

我试着把它变成这样：

^{pr2}$

但这行不通。 最好的方法是什么？ 我只能在那里找到一些东西，但是没有什么东西是完整的，更重要的是，最新版本的pandas/numpy/matplotlib相关的最新资源。在

我也有兴趣将绝对日期转换为连续日指数，即： 开始日期2001-01-01是day1，因此数据如下所示：

    col1  ;col2 ; col3
2001-01-01;1;1
2001-01-01;2;1
2001-01-02;3;2
2001-01-03;4;3
2001-01-03;2;3
2001-01-04;2;4
.....
2001-02-01;2;32

事先非常感谢。在

Answer 1

就我所知，没有必要再直接使用matplotlib，相反，pandas本身已经提供了绘图功能，可以用作dataframe对象的方法，请参见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html。这些函数本身使用matplotlib，但更易于使用，因为它们本身正确地处理数据类型：-）

Answer 2

在熊猫.read_csv支持parse_dates=True（默认值当然是False），这样可以节省您单独转换日期。在

同样对于这样一个简单的数据帧，pandas plot（）函数工作得非常好。 示例：

dates = pd.date_range('20160601',periods=4)
dt = pd.DataFrame(np.random.randn(4,1),index=dates,columns=['col1'])
dt.plot()
plt.show()