Python在两个变量之间按月绘制数据

我想在两个变量之间绘制数据。我想用一种特殊的颜色来绘制每月的数据

我的代码和预期输出：

import matplotlib.pyplot as plt

df
             A     B
2019-01-01   10   20
2019-01-02   20   30
2019-02-01   10   15
2019-02-02   20   40
2019-03-01   12   32
2019-03-02   5    14

plt.plot(df['A'],df['B'])
plt.show()

我当前的图像往常一样绘制了所有数据，但我希望下面给出的数据有所不同。 我的预期产出：

---

2019-03-01 10 20

你可以这样做：

markers = 'dsxo'
months = pd.to_datetime(df.index).to_period('M')

for i, (k,d) in enumerate(df.groupby(months) ):
    plt.plot(d['A'],d['B'], label=k, marker=markers[i])

plt.legend()

输出：

检查此代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

df['Month'] = df.index.map(lambda x: x[:-3])

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize = (6, 6))
for month in df['Month'].unique():
    ax.plot(df[df['Month'] == month]['A'],
            df[df['Month'] == month]['B'],
            label = month)

plt.legend()
plt.show()

这给出了这个图表：

---

这看起来不错。实际上我有两年的数据。那么，24个标记。在这种情况下如何做到这一点？当我运行代码时，会出现以下错误：

AttributeError:“Index”对象没有属性“to_period”

下面是标记列表。另请参见字符串索引的更新。将

plot

替换为

scatter

。只需删除

makerfacecolor

<代码>散点没有