AutoDateLocator, DateFormatter df = pd.read_csv('d:/speed1219.csv', parse_dates=['dtime']) plt.plot_date...只保留下面几行代码： df = pd.read_csv('d:/speed1219.csv', parse_dates=['dtime']) plt.plot_date
parser.parse(data.loc[i,'time'])#将每个字符串类型转换为时间类型 print(data) #输出data观察数据 plt.plot_date...#利用时间索引类型切片22号这天的时间序列 ofo['time'] = ofo.index #再将索引变为列 plt.plot_date...ofo_speed_rank[ofo_speed_rank['rank']>0] ofo_speed_rank['time'] = ofo_speed_rank.index print(ofo_speed_rank) plt.plot_date...plt.plot_date(ofo_speed_rank['time'],ofo_speed_rank['rank']) x = pd.date_range(start='2019-3-22 09:00
datetime(2019,7,28), datetime(2019,7,29), datetime(2019,7,30) ] #纵轴数据y列表 y = [0,1,3,5,7,8,9] #绘制时间序列图表 plt.plot_date...Date', inplace=True) price_date = data['Date'] price_close = data['Close'] #调用plot_date() #显示时间序列数据图表 plt.plot_date
plt.xticks([i for i in range(0, len(xData), 30)],[xData[i] for i in range(0,len(xData),30)],rotation=45) plt.plot_date
percentile here lp = np.percentile(df[col].dropna(), p) fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,10)) plt.plot_date
plt.plot_date(df.ds, df.y, fmt='.
converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) plt.plot_date
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