使用 Python 中的 Matplotlib 和时间序列索引生成奇怪的图

我正在尝试使用 Python 中的 Matplotlib 绘制一些时间序列数据，但生成的图看起来很奇怪，我不明白为什么。这是我正在使用的代码：

filtered_df = df.loc[(df.index > '2010-01-01') & (df.index <= '2010-01-08')] 
# Plotting the data fig, axs = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 5)) 
axs.plot(filtered_df.index, filtered_df['AEP_MW']) 
axs.set_ylabel("Temp in Fahrenheit")
axs.set_xlabel("Date")
plt.show()

索引是一个时间序列，我希望该图显示指定日期范围内 AEP_MW 的值。但是，生成的图并不符合预期。

您可以在 Kaggle 上查看完整的笔记本 此处

我尝试过滤 DataFrame 以仅包含“2010-01-02”之间的日期和“2010-01-08”。

我验证了绘图设置和标签以确保它们与数据匹配。

代码中存在一些问题导致生成的绘图出现问题：

1. 日期过滤器不正确： 正在使用字符串比较来过滤日期，这可能无法按预期工作。
2. x 轴标签： 正在绘制时间序列数据，但将 x 轴标签设置为“日期”，这可能会产生误导。

以下是更正后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将日期列转换为日期时间对象
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index('Date')

# 使用正确的日期时间切片过滤数据
filtered_df = df['2010-01-02':'2010-01-08']

# 绘制数据
fig, axs = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 5))
axs.plot(filtered_df.index, filtered_df['AEP_MW'])
axs.set_ylabel("Temp in Fahrenheit")
axs.set_xlabel("Date")
plt.show()

解释：

1. 将日期列转换为日期时间对象：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

此行将“日期”列转换为日期时间对象，这允许我们执行正确的日期时间切片。

1. 将“日期”列设置为索引：

df = df.set_index('Date')

我们将“日期”列设置为数据帧的索引。这使我们能够使用基于日期时间的切片轻松选择数据子集。

1. 使用正确的日期时间切片过滤数据：

filtered_df = df['2010-01-02':'2010-01-08']

此行使用基于切片的索引选择“2010-01-02”和“2010-01-08”之间的日期。在 pandas 中，当索引为日期时间类型时， start_date:end_date 表示法会选择 start_date 和 end_date 之间的所有日期，包括边界。

通过进行这些更改，的代码现在应该会生成时间序列数据的正确绘图。