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使用matplotlib绘制日期有间隙的数据帧

可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  1. 创建一个包含日期和数据的数据帧:
代码语言:txt
复制
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-06', '2022-01-08'],
        '数据': [10, 15, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
  1. 设置日期间隔:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['日期'], df['数据'])
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4))  # 设置x轴刻度数量
  1. 格式化日期标签:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.dates as mdates
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))  # 设置日期格式
fig.autofmt_xdate()  # 自动调整日期标签的显示
  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
plt.show()

综上所述,使用matplotlib绘制日期有间隙的数据帧的完整代码如下:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-06', '2022-01-08'],
        '数据': [10, 15, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['日期'], df['数据'])
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4))
import matplotlib.dates as mdates
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
fig.autofmt_xdate()

plt.show()

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