Python绘制数据中x值的数量

我有一个巨大的csv数据文件，看起来像这样：

STAID,    SOUID,    DATE,   TX, Q_TX
   162,100522,19010101,  -31,    0
   162,100522,19010102,  -13,    0

TX是温度，数据会持续几千行，给你一个想法

每年，我都要画出气温高于25度的天数

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("klimaat.csv")

zomers = data.index[data["TX"] > 250].tolist()

x_values = []
y_values = []
plt.xlabel("Years")
plt.ylabel("Amount of days with TX > 250")
plt.title("Zomerse Dagen Per Jaar")
plt.plot(x_values, y_values)

# save plot
plt.savefig("zomerse_dagen.png")

X轴应该是1900-2010年之类的年份，y轴应该是当年温度高于250天的天数

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我该怎么办我不能完全掌握如何从数据中提取天数。。。。然后在绘图中使用它。

您可以使用python标准库中的

datetime

模块来解析日期，尤其是查看函数。然后可以使用

datetime.year

属性来聚合数据

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在将

OrderedDict.keys（）

和

OrderedDict.values（）

分别指定给

x_值

和

y_值

之前，您还可以使用来跟踪聚合情况。

您可以分别创建数据点，以便于理解。然后使用pandas.pivot_表进行聚合。下面是一个工作示例，可以帮助您继续

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("klimaat.csv", parse_dates=["DATE"])
data.sort_values("DATE", inplace=True)
data["above_250"] = data.TX > 250
data["year"] = data.apply(lambda x: x["DATE"].year, axis=1).astype("category")

plot_df = pd.pivot_table(data, index="year", values="above_250", aggfunc="sum")

years = plot_df.index
y_pos = np.arange(len(years))
values = plot_df.above_250

plt.bar(y_pos, values, align='center', alpha=0.5)
plt.xticks(y_pos, years)
plt.ylabel("Amount of days with TX > 250")
plt.xlabel("Year")
plt.title("Zomerse Dagen Per Jaar")

plt.show()