Pandas 索引绘制数据

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 的索引来绘制数据。Pandas 是基于 Numpy 的 Python 库，它提供了一些灵活的数据结构和数据分析工具，其中包括基于索引的数据可视化。

建立数据集

在开始之前，我们需要建立一个数据集来演示。以下是一个简单的数据集，包含了一些关于某个城市的气温和降水量：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame 对象，并通过字典来传递数据
data = {'temperature':[25, 26, 27, 28, 30, 31],
        'precipitation':[0, 0, 1, 2, 3, 4]}

df = pd.DataFrame(data)

# 为 DataFrame 对象的 index 列赋值
df.index = ['2019-07-01', '2019-07-02', '2019-07-03', '2019-07-04', '2019-07-05', '2019-07-06']

在这里，我们首先将数据传递给 Pandas 的 DataFrame 对象，然后使用 set_index() 函数将 index 列赋值。

绘制数据

现在我们已经创建了数据集，可以通过 Pandas 的 index 来绘制数据。使用 Pandas 的 plot() 函数，我们可以绘制出气温和降水量随时间变化的折线图。

# 绘制气温随时间变化的折线图
df.plot(y='temperature',x_compat=True)

# 绘制降水量随时间变化的折线图
df.plot(y='precipitation',x_compat=True)

这里的 y 参数用来指定要绘制的数值列，x_compat 参数用来将 index 的格式设置为适用于时间轴。

同时，我们可以通过指定 index 的刻度和标签来美化图表。对于上述数据集，我们可以通过以下方式来设置日期格式：

# 导入 matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制气温随时间变化的折线图（带时间轴）
df.plot(y='temperature', ax=ax, x_compat=True)

# 设置刻度和标签
xtick_labels = df.index.strftime('%Y-%m-%d')
ax.set_xticklabels(xtick_labels, rotation=45)

# 显示图形
plt.show()

在这里，我们通过 Pandas 的 strftime() 函数将时间格式化为年月日，并将其传递给 xtick_labels 变量。然后，我们使用 set_xticklabels() 函数将标签添加到时间轴，并通过 rotation 参数指定旋转角度。