如何从excel中绘制包含多条线的折线图
俊荣潘
我想用这么多线绘制折线图。我发现以下基本推荐来绘制 1 行。
import matplotlib.pyplot as plt
location_3='C:\\Users\\Poon\\Downloads\\20211014_SBS_BEMS\\1043 final.csv'
csvfiles_3=glob.glob(location_3)
df7=pd.DataFrame()
for file_new_3 in csvfiles_3:
df7=pd.read_csv(file_new_3,skiprows=[0])
print(df7)
ax=plt.plot(df7.iloc[:, 1],df7.iloc[:, 2],'g')
但我需要绘制超过 100 条线。有更快的方法吗？这是我在excel中的一些数据集。列比我显示的要多。
19/5/2019 0:00 237 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 148.3115
19/5/2019 1:00 237.2667 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 148.3295
19/5/2019 2:00 238 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 148.348
19/5/2019 3:00 238 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 148.3672
19/5/2019 4:00 238 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 148.4432
19/5/2019 5:00 238 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 148.7437
19/5/2019 6:00 238 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 149.064
19/5/2019 7:00 238 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 149.3825
19/5/2019 8:00 238 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 149.7037
19/5/2019 9:00 238.7833 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 150.0222
19/5/2019 10:00 239 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 150.3422
19/5/2019 11:00 239 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 150.6617
19/5/2019 12:00 239 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 150.9813
19/5/2019 13:00 239 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 151.3018
19/5/2019 14:00 239 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 151.6213
19/5/2019 15:00 239 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 151.94
19/5/2019 16:00 239.4167 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.2615
19/5/2019 17:00 240 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.5812
19/5/2019 18:00 240 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.8295
19/5/2019 19:00 240 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.8608
19/5/2019 20:00 240 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.8797
19/5/2019 21:00 240 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.8962
19/5/2019 22:00 240 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.9148
19/5/2019 23:00 240.05 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.9337
20/5/2019 0:00 241 64.93 82.35 16.15 46.88 18.11 152.9508
所以我想要的是 x 轴是日期，而 Y 轴是第 2 列，然后是 3,4....直到最后。
此外，x 轴需要减少绘图刻度的数量。现在有太多的情节滴答声。我怎样才能将它们减少到“仅一年”？例如，应该只有 2019,2020,2021,2022。
非常感谢你们的帮助。
每个
如果要自动生成行，可以使用 for 循环省略 xaxis 列，如下所示（添加了清除示例数据，您仍然可以从文件中读取）：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
data = {
"date": ['19/5/2019 0:00', '19/5/2019 1:00', '19/5/2020 2:00', '20/5/2021 3:00', '21/5/2022 1:00'],
"colA": [237, 237, 238, 237, 240],
"colB": [64.93, 64.94, 64.95, 65.52, 65.32],
"colC": [644.93, 644.94, 644.95, 654.52, 654.32]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.date=pd.to_datetime(df.date)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator())
for col in df.columns:
if not col == 'date':
plt.plot(df.date, df[col], label=col)
plt.legend()
plt.show()
结果：
额外说明：您可以将基数添加到 YearLocator 以更改年份的频率，例如，每 5 年将是：
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(base=5))
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