开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

无法在df.plot中的x轴上绘制日期

在df.plot中无法直接绘制日期的原因是，日期数据在默认情况下被视为字符串而不是日期对象。为了在x轴上绘制日期，我们需要将日期数据转换为日期对象，并将其设置为DataFrame的索引。

以下是一种解决方案：

将日期数据转换为日期对象：
- 如果日期数据已经是日期对象，可以跳过此步骤。
- 如果日期数据是字符串，可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为日期对象。例如，如果日期数据存储在名为"date"的列中，可以使用以下代码将其转换为日期对象：
- 如果日期数据是字符串，可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为日期对象。例如，如果日期数据存储在名为"date"的列中，可以使用以下代码将其转换为日期对象：

将日期设置为DataFrame的索引：
- 使用set_index()函数将日期列设置为DataFrame的索引。例如，如果日期数据存储在名为"date"的列中，可以使用以下代码将其设置为索引：
- 使用set_index()函数将日期列设置为DataFrame的索引。例如，如果日期数据存储在名为"date"的列中，可以使用以下代码将其设置为索引：
绘制图表：
- 使用df.plot()函数绘制图表。由于日期已经设置为索引，它将自动在x轴上绘制日期。
- 可以根据需要选择不同的图表类型，例如折线图、柱状图等。例如，以下代码将绘制一个折线图：
- 可以根据需要选择不同的图表类型，例如折线图、柱状图等。例如，以下代码将绘制一个折线图：

这样，你就可以在df.plot中的x轴上绘制日期了。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析、移动测试等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas可视化详解 | 轻松玩转Pandas（12）

可以看看到，默认情况下，plot 会将索引作为 x 轴，列作为 y 轴，然后画出 line 图。但是有时候，我们需要自己指定 x 轴和 y 轴，这可如何是好呢？...可以看到，设置 kind="bar" 之后，图形以索引为 x 轴，列为 y 轴。 df.plot(kind="barh") <matplotlib.axes....同样我们也可以自己指定 x 轴和 y 轴。 df.plot(kind="bar", x="A", y=["B", "C"]) ? 如果想要在单个轴上绘制多个列组，需要指定 ax。...六边形容器图在绘制散点图时，如果数据过于密集，则无法单独绘制出每个点，这时候可以考虑 Hexbin 图。

2.6K2 0

Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

pandas 是在matplotlib的基础上实现画图的，官网为https://pandas.pydata.org/。...x、y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性： label 给所绘制的曲线取一个名字，用于在图示（legend）中显示；在字符串前后添加$符号，就会使用内置的latex引擎绘制数学公式。...设置x轴刻度的数量 ax = plt.gca() ax.locator_params("x", nbins = 20) # 添加坐标轴,并在新添加的坐标轴中画y2 = log(x)图像 ax2 =...、'kde' logy 在Y轴上使用对数标尺 use_index 将对象的索引用作刻度标签 rot 旋转刻度标签(0-360) xticks 用作X轴刻度的值 yticks 用作Y轴刻度的值 xlim...列绘制到单独的subplot中 sharex 如果subplots=True，则共用同一个X轴，包括刻度和界限 sharey 如果subplots=True，则共用同一个Y轴，包括刻度和界限 figsize

4.5K2 0

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...df.plot(kind='box', vert=False, figsize=(9,6)) Output: 面积图面积图是折线图的扩展，它用颜色填充折线图和 x 轴之间的区域。...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。

4.5K5 0

WPF 的 ElementName 在 ContextMenu 中无法绑定成功？试试使用 x:Reference！

WPF 的 ElementName 在 ContextMenu 中无法绑定成功？试试使用 x:Reference！...▲ 使用普通的 ElementName 绑定以下代码就无法正常工作了保持以上代码不变，我们现在新增一个 ContextMenu，然后在 ContextMenu 中使用一模一样的绑定表达式： <Window...使用 x:Reference 代替 ElementName 能够解决以上绑定失败的原因，是 Grid.ContextMenu 属性中赋值的 ContextMenu 不在可视化树中，而 ContextMenu...类似的情况也发生在设置非可视化树或逻辑树的属性时，典型的比如在 Grid.Row 或 Grid.Column 属性上绑定时，ElementName 也是失效的。...而这是不允许的。为了解决循环依赖问题，我们可以考虑将 x:Reference 放到资源中。因为资源是按需创建的，所以这不会造成循环依赖。那么总得有一个对象来承载我们的绑定源。

3K5 0

Pandas高级教程之:plot画图详解

它把数据集的特征映射成二维目标空间单位圆中的一个点，点的位置由系在点上的特征决定。把实例投入圆的中心，特征会朝圆中此实例位置（实例对应的归一化数值）“拉”实例。...(legend=False); 设置label的名字 In [118]: df.plot(); In [119]: df.plot(xlabel="new x", ylabel="new y");...缩放画图中如果X轴或者Y轴的数据差异过大，可能会导致图像展示不友好，数值小的部分基本上无法展示，可以传入logy=True进行Y轴的缩放： In [120]: ts = pd.Series(np.random.randn...使用secondary_y=True 可以绘制多个Y轴数据： In [125]: plt.figure(); In [126]: ax = df.plot(secondary_y=["A", "B"]...(secondary_y=["A", "B"], mark_right=False); 坐标文字调整使用时间做坐标的时候，因为时间太长，导致x轴的坐标值显示不完整，可以使用x_compat=True

3.5K4 1

Pandas-25.可视化

Pandas-25.可视化用matplotlib库的plot()方法实现简单的可视化 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range...('2018/12/18', periods=10), columns=list('ABCD')) print(df.plot()) ?...默认绘图日期类的索引，可以用gct.autofmt_xdate()来格式化x轴用x和y关键字来绘制一列和另一列默认折线图，可以用kind参数指定以下图形： bar或者barh - 条形图 `hist...- 直方图 box - 盒型图 area - 面积图 scatter - 散点图条形图有直接的bar方法绘制条形图指定stacked=True为堆积条形图 barh()方法绘制水平条形图...直方图有hist()方法直接绘制直方图 bins参数指定柱数在DataFrame上调用分别为每列绘制不同的直方图在DataFrame的plot上调用会在一个图上绘制整个DataFrame的图箱形图

6502 0

干货案例 | Pandas数据可视化怎么做？

数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。...横坐标轴参数x传入的是df中的列名Month 纵坐标轴参数y传入的是df中的列名Tmax 折线图上面的图就是折线图，折线图语法有三种 df.plot(x='Month', y='Tmax') df.plot...#grid绘制格线 df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line', grid=True) plt.show() ?...多个y值上面的折线图中只有一条线，如何将多个y绘制到一个图中，比如Tmax， Tmin。 df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin']) plt.show() ?

2.6K3 0

数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图...# 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定...画布大小标题显示网格线 x轴标签 y轴标签轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), # 画布大小 title='标题', # 标题 grid...# plt.legend(loc=4) # 指定图例的位置 plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴..., s=80, linewidths=1, alpha=0.8, edgecolors='black'); 输出为： 4.5 六边形箱型图 # 如果数据太密集而无法单独绘制每个点

3.1K2 0

Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...x、y轴刻度有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

2.6K2 0

Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...x、y轴刻度有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

2.5K2 0

Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...x、y轴刻度有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

1.9K1 0

Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...x、y轴刻度有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

1.8K5 0

Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...x、y轴刻度有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

2.6K2 0

Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...坐标轴的设置取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...x、y轴刻度有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

1.7K1 0

分类模型评估的方法及Python实现

分类模型分类问题其实在生活中处处可见，比如我们在大街上看妹纸，会把妹纸的外貌分为好看和非常好看(求生欲。。。)；再比如我们刷微博，会把微博推送给我们的内容分为喜欢的和不喜欢的。...我们将微博的文字内容，图片内容等特征X代入到分类模型F中，得到分类结果是y_hat = [1, 1, 0, 0, 0]。...分类模型的阈值为了简化问题，前面我们讨论分类模型的输出都是0和1的离散变量。事实上分类模型一般会输出一个介于0和1之间的数字x，比如0.75。...如果我们让阈值从1逐渐降低到0，会得到很多对TPR和1 - TNR，将这些值当做数据点，以TPR为y轴，1 - TNR为x轴绘制出一条曲线，这条曲线就是ROC曲线。...10.6 预测值集中在0.5左右的ROC曲线阈值为0.5时，我们让预测值有80%的可能性是正确预测，但值集中在0.5左右 seed(220) def f(x): if x == 1:

1.3K1 0

pandas数据处理之绘图的实现

它建立在NumPy数组结构之上，所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写，这些模块用Cython编写并编译到C，并且在C上执行，因此也保证了处理速度。...a3：0到4中的随机整数。 y1：从0到1的对数刻度均匀分布。 y2：0到1中的随机整数。生成如下所示的数据： ?...2.绘制图像 Pandas 绘图函数返回一个matplotlib的坐标轴(Axes)，所以我们可以在上面自定义绘制我们所需要的内容。比如说画一条垂线和平行线。...我们还可以自定义一张图上显示多少个表： fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(14,7)) df.plot(x="index", y="y1", ax=ax[0,...0]) df.plot.scatter(x="index", y="y2", ax=ax[0, 1]) df.plot.scatter(x="index", y="a3", ax=ax[1, 0]) df.plot

4683 0

分类模型评估的方法及Python实现

分类模型分类问题其实在生活中处处可见，比如我们在大街上看妹纸，会把妹纸的外貌分为好看和非常好看(求生欲。。。)；再比如我们刷微博，会把微博推送给我们的内容分为喜欢的和不喜欢的。...我们将微博的文字内容，图片内容等特征X代入到分类模型F中，得到分类结果是y_hat = [1, 1, 0, 0, 0]。...分类模型的阈值为了简化问题，前面我们讨论分类模型的输出都是0和1的离散变量。事实上分类模型一般会输出一个介于0和1之间的数字x，比如0.75。...如果我们让阈值从1逐渐降低到0，会得到很多对TPR和1 - TNR，将这些值当做数据点，以TPR为y轴，1 - TNR为x轴绘制出一条曲线，这条曲线就是ROC曲线。...10.6 预测值集中在0.5左右的ROC曲线阈值为0.5时，我们让预测值有80%的可能性是正确预测，但值集中在0.5左右 seed(220)def f(x): if x == 1: if rand

9613 0

一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len...(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小通过参数figsize传入一个元组，指定图的长宽...，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...其他图表类型在常见图表中，有密度图和六边形箱型图绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1）本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8.1K5 0

Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...03 坐标轴的设置 1. 取值范围使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...2. x、y轴刻度有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

1.7K3 0

『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() ? 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') ?...选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...坐标轴文字细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...其他图表类型在常见图表中，有密度图和六边形箱型图绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1）本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭