Python 根据时间序列x轴绘制值

我正在使用导入excel工作表的.csv文件，日期和时间如下：

['2017-09-01 00:00:00.000' '2017-09-01 00:05:00.000'
 '2017-09-01 00:10:00.000' ... '2017-09-30 23:45:00.000'
 '2017-09-30 23:50:00.000' '2017-09-30 23:55:00.000']

和通量为：

[3.233,3.928,0,8.333,...]

我已经读入了数据（在文件中

因为它来自excel工作表）

我如何让它绘制为每个日期的所有时间，而不是只绘制日期与流量？我得到了一个非常小的图，结果是不正确的。我需要2017-09-01的00:00:00.000,00:10:00.000等（所有内容都可以从.csv文件中获得，我正在使用，读取不正确）和每个时间实例的流量

我刚用过

col_list = ['time_tag', 'ZPGT10E', ...]
df = pd.read_csv('sep2017.csv', usecols=col_list, skiprows = 717) 
z10edt = df['time_tag'].to_numpy()

要导入数据然后打印，请执行以下操作：

x = [['2017-09-01', '00:00:00.000'], ['2017-09-01', '00:05:00.000'], ['2017-09-01', '00:10:00.000'], ...['2017-09-01', '00:15:00.000']]
plt.plot(x,avg,color='red',label='average')

但我当然会犯错误：

TypeError:由于x的格式，无法修改类型：“numpy.ndarray”

如何使时间和日期可读到绘图中？

• 直接绘制数据帧，不要将列提取到数组中
• 看

  • df.plot（）

  • df.plot（y=['col_name']）

    如果不希望打印所有其他列，则直接指定一个或多个列
• 这使用

将熊猫作为pd导入
#读入数据
df=pd.read\u csv（'sep2017.csv'，usecols=col\u list，skiprows=717）
#将时间标记列转换为日期时间数据类型
df.time_标签=pd.to_日期时间（df.time_标签）
#将时间标记列设置为索引
df.set\u索引（'time\u tag'，inplace=True）
#绘制数据帧
df.plot（）