如何使用 Matplotlib 在 Pandas 中绘制日期的核密度图?
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要使用 Matplotlib 在 Pandas 中绘制日期的核密度图，我们可以采取以下步骤 −
- 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
- 创建一个 Pandas 数据框。
- 格式化 Pandas 日期列。
- 按名称将 Pandas 日期绘制为核密度估计类。
- 使用 set_xticklabels() 方法设置 xtick 标签。
- 要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
dates = pd.date_range('2010-01-01', periods=31, freq='D')
df = pd.DataFrame(np.random.choice(dates, 100), columns=['dates'])
df['ordinal'] = [x.toordinal() for x in df.dates]
ax = df['ordinal'].plot(kind='kde')
x_ticks = ax.get_xticks()
ax.set_xticks(x_ticks[::2])
xlabels = [datetime.datetime.fromordinal(int(x))
.strftime('%Y-%m-%d') for x in x_ticks[::2]]
ax.set_xticklabels(xlabels)
plt.show()
输出
