python如何将dataframe中的一列转换为日期tye和绘图

我有一个数据帧df，如下所示：

df = pd.DataFrame({'date': [20121231,20130102, 20130105, 20130106, 20130107, 20130108],'price': [25, 163, 235, 36, 40, 82]})

如何将

df['date']

设置为

日期类型

，并将

价格

设置为

y标签

和

日期

设置为

x标签

非常感谢。

与参数

格式一起使用，检查：

然后：

与参数
格式一起使用
，检查：

然后：

使用
pandas
可以直接将日期列转换为
datetime
类型。然后可以使用
matplotlib
进行打印。看一看，还有

结果:

使用
pandas
可以直接将日期列转换为
datetime
类型。然后可以使用
matplotlib
进行打印。看一看，还有

结果:

太好了。非常感谢。太好了。非常感谢。
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
print (df)
        date  price
0 2012-12-31     25
1 2013-01-02    163
2 2013-01-05    235
3 2013-01-06     36
4 2013-01-07     40
5 2013-01-08     82

df.plot(x='date', y='price')

import pandas as pd
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame({'date': [20121231,20130102, 20130105, 20130106, 20130107, 
                            20130108],'price': [25, 163, 235, 36, 40, 82]})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')

df.plot(x='date', y='price')

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

df = pd.DataFrame(
    {'date': [20121231, 20130102, 20130105, 20130106, 20130107, 20130108],
    'price': [25, 163, 235, 36, 40, 82]
})

fig, ax = plt.subplots()

# Date plot with matplotlib
ax.plot_date(
    pd.to_datetime(df["date"], format="%Y%m%d"),
    df["price"],
    'v-'
)

# Days and months and the horizontal locators
ax.xaxis.set_minor_locator(dates.DayLocator())
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%d\n%a'))
ax.xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n\n%b\n%Y'))

ax.xaxis.grid(True, which="minor")
ax.yaxis.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()