由于需要使用整数索引来计算绘图，所以必须使用.reset_index()后才能在x轴上显示日期索引

由于需要使用整数索引来计算绘图，所以必须使用.reset_index()后才能在x轴上显示日期索引。

.reset_index()是pandas库中的一个函数，用于重置DataFrame或Series的索引。在这个特定的情况下，使用.reset_index()可以将日期索引转换为整数索引，以便在绘图时能够正确计算和显示。

使用.reset_index()的语法如下：

df.reset_index()

其中，df是要重置索引的DataFrame或Series对象。

.reset_index()函数还有一些可选的参数，可以用于控制重置索引的行为。例如，可以使用drop参数来指定是否删除原来的索引列。默认情况下，drop参数的值为False，即保留原来的索引列。

示例应用场景：假设我们有一个包含日期和销售额的DataFrame，我们想要绘制销售额随时间的变化趋势图。由于日期是索引列，我们需要使用.reset_index()将其转换为整数索引，以便在x轴上正确显示日期。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建包含日期和销售额的DataFrame
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
        '销售额': [100, 150, 200, 120]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 将日期列设置为索引
df.set_index('日期', inplace=True)

# 使用.reset_index()将日期索引转换为整数索引
df.reset_index(inplace=True)

# 绘制销售额随时间的变化趋势图
plt.plot(df.index, df['销售额'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
plt.title('销售额随时间的变化趋势')
plt.show()

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