如何在 python 中使用 matplotlib 和 pandas 绘制 CSV 数据

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在 python 中使用 matplotlib 和 pandas 绘制 CSV 数据

【英文标题】：How to plot CSV data using matplotlib and pandas in python

【发布时间】：2017-07-11 09:19:15

【问题描述】：

我有一个 python 代码，其中我使用 pandas 读取了一个 csv 文件，并将日期和时间存储在 Datetime 列中。现在我想在 y 轴上绘制传感器值，在 x 轴上绘制数据时间。我怎样才能做到这一点？我的代码如下：

import pandas as pd
import datetime
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
headers = ['Sensor Value','Date','Time']
df = pd.read_csv('C:/Users\Lala Rushan\Downloads\DataLog.CSV',parse_dates=     "Datetime" : [1,2],names=headers)
print (df)

这是数据集中的一些行：

                      Datetime  Sensor Value
0     2017/02/17  19:06:17.188             2
1     2017/02/17  19:06:22.360            72
2     2017/02/17  19:06:27.348            72
3     2017/02/17  19:06:32.482            72
4     2017/02/17  19:06:37.515            74
5     2017/02/17  19:06:42.580            70
6     2017/02/17  19:06:47.660            72

【参考方案1】：

为了让这段代码在我当前使用 Python 2.7.16 编码的机器（MacOS 10.14）上工作，我需要声明标题所在的 CSV 文件的行。所以这是 read_csv 部分中的 header=1，正如官方 pandas read_csv 页面 here 所推荐的那样。

我的代码如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
headers = ['sensor_data','Date']
df = pd.read_csv('output.csv',header=1,names=headers)

df['Date']= pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

df['Date']= df['Date'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

x = df['Date']
print(x)
y = df['sensor_data']

# plot
plt.plot(x,y)
# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

【讨论】：

这没有提供问题的答案。一旦你有足够的reputation，你就可以comment on any post；相反，provide answers that don't require clarification from the asker。 - From Review

【参考方案2】：

更新了 Python 3.9 的解决方案，日期格式为“2022-01-11 23:57”：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv')

df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'], format='%m/%d/%Y %H:%M')

x = df['DATE']
y = df['Sensor Value']

plt.plot(x,y)
# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

【参考方案3】：

确保您的日期列是日期时间格式并在 matplotlib 中使用 plot() 函数。您可以执行类似于this 的操作。这里 x 值将是您的日期列，y 值将是传感器值。

import pandas as pd
from datetime import datetime
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
headers = ['Sensor Value','Date','Time']
df = pd.read_csv('C:/Users\Lala Rushan\Downloads\DataLog.CSV',names=headers)
print (df)

df['Date'] = df['Date'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), '%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f'))
x = df['Date']
y = df['Sensor Value']

# plot
plt.plot(x,y)
# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

【讨论】：

当我运行程序时，它会给出 ValueError: could not convert string to float: ' 2017/02/17 19:49:27.550'。我该如何解决这个问题？

您的日期列不是日期时间格式。您可以在为 x 赋值之前使用 - df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f)'

感谢您的评论。现在它给了我错误：ValueError: time data '2017/02/17 19:06:17.188' doesn't match format specified。这里可能是什么问题？格式与从 csv 获取的格式相同。

您能在问题中发布几行数据集吗？有人可以快速回答问题。

我已经编辑了答案。日期列中日期和时间之间的空格数似乎存在问题。根据您的要求更改 lambda 表达式。我还添加了一种导入日期时间包的方法。