均值、最大值和最小值与日期时间的散点图_SQL中最小值和最大值的平均值_使用Google Earth引擎从时间序列中提取最大值和最小值的日期 - 腾讯云开发者社区

均值、最大值和最小值与日期时间的散点图

基础概念

散点图（Scatter Plot）是一种用于展示两个变量之间关系的图表类型。在均值、最大值和最小值与日期时间的散点图中，通常一个轴表示日期时间，另一个轴表示相应的均值、最大值或最小值。

类型

均值散点图：展示每个时间点的平均值。
最大值散点图：展示每个时间点的最大值。
最小值散点图：展示每个时间点的最小值。

应用场景

金融数据分析：用于展示股票价格、交易量等随时间的变化。
环境监测：用于展示温度、湿度等环境数据随时间的变化。
性能监控：用于展示服务器性能指标（如CPU使用率、内存使用率）随时间的变化。

遇到的问题及解决方法

问题：数据点过多导致图表难以阅读

原因：当数据点过多时，散点图会变得非常密集，难以区分各个点。 解决方法：

数据采样：对数据进行采样，减少数据点的数量。
使用密度图：将散点图转换为密度图，通过颜色深浅表示数据密度。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    'datetime': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=1000, freq='H'),
    'mean': [i % 100 for i in range(1000)],
    'max': [i % 150 for i in range(1000)],
    'min': [i % 50 for i in range(1000)]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制均值散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['datetime'], df['mean'], alpha=0.5, label='Mean')
plt.scatter(df['datetime'], df['max'], alpha=0.5, label='Max')
plt.scatter(df['datetime'], df['min'], alpha=0.5, label='Min')
plt.xlabel('Date Time')
plt.ylabel('Values')
plt.legend()
plt.show()

问题：数据中存在缺失值

原因：数据采集过程中可能会出现缺失值，影响图表的准确性。 解决方法：

数据插值：使用插值方法填充缺失值。
删除缺失值：如果缺失值较少，可以直接删除这些数据点。

# 示例数据中插入缺失值
df.loc[100:150, 'mean'] = None

# 插值填充缺失值
df['mean'] = df['mean'].interpolate()

# 绘制均值散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['datetime'], df['mean'], alpha=0.5, label='Mean')
plt.xlabel('Date Time')
plt.ylabel('Values')
plt.legend()
plt.show()