使用大数据集进行 Matplotlib 图形调整 [关闭]

【问题标题】：Matplotlib graph adjusment with big dataset [closed]使用大数据集进行 Matplotlib 图形调整 [关闭]
【发布时间】：2018-07-10 12:20:52
【问题描述】：

我有一个包含 83000 行的大数据集，其中包含日期和值。我想生成一个具有移动平均值和时间的图。但我的图表并不清晰，正如您在图片中看到的那样。如何调整图表并使其更清晰？有没有另一种方法来绘制这样一个大数据集？当我看这张图时，这么多的线就像是相互叠加的，它们并不意味着什么？

（我一般使用 Python 的 matplotlib 和 seaborn 库）

【问题讨论】：

这是一道编程题吗？你认为输出应该是什么样的？
我想你可以进一步解释一下clear 是什么意思。你可以举一个清晰图像的例子。否则人们可能无法帮助您。

标签： python pandas matplotlib data-visualization seaborn

【解决方案1】：

鉴于此数据框：

df.head()
   complete    mid_c    mid_h    mid_l    mid_o                      time 
0      True  0.80936  0.80943  0.80936  0.80943 2018-01-31 09:54:10+00:00   
1      True  0.80942  0.80942  0.80937  0.80937 2018-01-31 09:54:20+00:00   
2      True  0.80946  0.80946  0.80946  0.80946 2018-01-31 09:54:25+00:00   
3      True  0.80942  0.80942  0.80940  0.80940 2018-01-31 09:54:30+00:00   
4      True  0.80944  0.80944  0.80944  0.80944 2018-01-31 09:54:35+00:00

创建一个 50 的移动平均线：

df['ma'] = df.mid_c.rolling(window=50).mean()

绘制它：

df.plot('time', ['mid_c', 'ma'])

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()

【讨论】：