Python 数据帧中X轴上的数据

我有一些数据要绘制。我正在使用下面的代码：

import pandas_datareader as web

crypto_currency = 'BTC'
against_currency = 'USD'
start, end = dt.datetime(2012,1,1), dt.datetime.now()

df = web.DataReader(f'{crypto_currency}-{against_currency}', 'yahoo', start, end)
df.head()

数据框看起来像这样

例如，如果要绘制闭合值，请执行以下操作：

import seaborn as sns; sns.set(style="whitegrid")
import matplotlib.pyplot as plt

close_values = df.filter(['Close']).values

plt.figure(figsize=(20,8))
plt.plot(close_values, label=f'Close values')

plt.xlim(0, len(close_values))
plt.title(f'{crypto_currency}-{against_currency} close data')
plt.legend()
plt.show()

图表如下所示：

---

没关系，但我想在X轴上显示日期。我想我只需要从索引中获取日期值，并将它们添加为X轴，但这是错误的。我是编错了还是概念上错了？我知道这应该很容易，但我不知道怎么做。

我发现matplotlib有时会对日期有点挑剔-在看不到确切的数据格式的情况下，如果它是熊猫格式，你可以先尝试将它们转换为介绍字符串，然后直接设置

xticks

：

plt.xticks（list（df.index.astype（str）），list（df.index.astype（str）），旋转=30）

我发现matplotlib有时会对日期有点挑剔-在看不到确切的数据格式的情况下，如果它是

熊猫

格式，您可以尝试先将它们转换为介绍字符串，然后直接设置

xtick

：

plt.xticks（list（df.index.astype（str）），list（df.index.astype（str）），旋转=30）

因为您使用的是

日期

作为索引，所以只需立即绘制

df['Close']

导入seaborn作为sns；sns.set（style=“whitegrid”）
将matplotlib.pyplot作为plt导入
plt.图（figsize=（20,8））
df['Close'].plot（title=f'{crypto_currency}-{from_currency}Close data'，label='Close values'）
plt.图例（位置='左上'）
plt.xlabel（“”）
plt.show（）

如果使用

日期

数据作为索引，则可以搜索年度、月度和每日数据

new_df=df['2020']
新德里
#df['2020-01'：'2020-12']--每月
#df['2020-01-01'：'2020-12-31']——每日

plt.图（figsize=（20,8））
新的{df['Close'].plot（title=f'2020{crypto_currency}-{from_currency}Close data'）
plt.xlabel（“”）
plt.show（）

---

因为您使用的是

日期

作为索引，所以只需立即绘制

df['Close']

导入seaborn作为sns；sns.set（style=“whitegrid”）
将matplotlib.pyplot作为plt导入
plt.图（figsize=（20,8））
df['Close'].plot（title=f'{crypto_currency}-{from_currency}Close data'，label='Close values'）
plt.图例（位置='左上'）
plt.xlabel（“”）
plt.show（）

如果使用

日期

数据作为索引，则可以搜索年度、月度和每日数据

new_df=df['2020']
新德里
#df['2020-01'：'2020-12']--每月
#df['2020-01-01'：'2020-12-31']——每日

plt.图（figsize=（20,8））
新的{df['Close'].plot（title=f'2020{crypto_currency}-{from_currency}Close data'）
plt.xlabel（“”）
plt.show（）