Matplotlib 绘制 2D 形状而不是 1D 线 [重复]答案

【问题标题】：Matplotlib plots 2D shapes instead of 1D lines [duplicate]Matplotlib 绘制 2D 形状而不是 1D 线 [重复]
【发布时间】：2021-10-24 04:54:52
【问题描述】：

我正在尝试绘制国债收益率曲线。我在以下熊猫数据框中获得了数据：

所以，基本上我想根据索引绘制数据框的 3 列，并希望有 3 行。但是当我尝试这样做时，我得到的不是线条，而是彼此重叠的 2D 形状，如下所示：

我尝试使用 Pandas 中的 df.plot() 和常用的 plt.plot() 命令，但它们给出了相同的结果。如何从这些 2D 形状制作 1D 线？

【问题讨论】：

代码在哪里。

标签： python pandas datetime matplotlib time-series

【解决方案1】：

在你展示的情节中，那些实际上是线条，但它们彼此如此接近，以至于似乎有一个彩色区域。

虚假数据框创建：

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start = '1990-01-02', end = '2020-12-31', freq = 'D')})
df['DGS1'] = 10*np.random.random(len(df))
df['DGS10'] = 10*np.random.random(len(df))
df['DGS5'] = 10*np.random.random(len(df))
df = df.set_index('date')

绘图：

df.plot()

plt.show()

放大休闲区域：

plt.xlim('2003-03-07', '2003-08-04')

再次放大：

plt.xlim('2003-04-07', '2003-04-22')

如果您可以放大某些感兴趣的区域，您可以保持数据框不变，否则您可以使用pandas.DataFrame.resample 对数据重新采样。请注意，此操作会更改您的原始数据，因此您必须小心解释您将获得的图。
一个工作示例可能是以 1 个月的频率重新采样数据帧并计算每个月的平均值：

df = df.resample('1M').mean()

【讨论】：