Matplotlib可视化CSV数据：纵轴缩放异常、S曲线显示线性求助

我想用Matplotlib可视化CSV数据，在Colab中运行代码后未达预期：

• 纵轴缩放错误，数值堆叠
• 原本应为S曲线的数据在Matplotlib中显示为线性，但Excel中可正常呈现S曲线

附上Colab代码：

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 挂载Google Drive以访问CSV文件
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# 定义CSV文件路径
path = "/content/drive/MyDrive/CSV_Files/"

# 获取路径下所有CSV文件列表
csv_files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.csv')]

# 遍历每个CSV文件，绘制e1、e2列与zt列的关系图
for file in csv_files:
  # 将CSV文件加载为DataFrame
  df = pd.read_csv(path + file, sep=";")
  
  # 绘制e1、e2随zt变化的曲线
  plt.plot(df['zt'], df['e1'], label='e1')
  plt.plot(df['zt'], df['e2'], label='e2')
  plt.title(file[:-4]) # 标题设为去掉.csv后缀的文件名
  plt.legend()
  plt.show()

输出图特征：纵轴数值堆叠，原本应为S曲线的图形呈现异常线性，与Excel中正常显示的S曲线不符。

1. 数据类型错误（字符串格式的数值） #

如果CSV中的zt、e1、e2列是字符串类型（比如包含千分位逗号、特殊符号，或读取时未自动解析为数值），Matplotlib会按类别顺序绘制，而非数值顺序，直接导致曲线异常、纵轴堆叠。

修复代码：
读取数据时转换数值格式，处理可能的逗号代替小数点的情况：

# 读取后转换列类型，处理格式问题
df['zt'] = pd.to_numeric(df['zt'].str.replace(',', '.'), errors='coerce')
df['e1'] = pd.to_numeric(df['e1'].str.replace(',', '.'), errors='coerce')
df['e2'] = pd.to_numeric(df['e2'].str.replace(',', '.'), errors='coerce')
# 删除转换失败的无效行
df = df.dropna(subset=['zt', 'e1', 'e2'])

2. 数据未按zt列排序 #

若zt列数值乱序，Matplotlib会按数据原始顺序连接点，导致曲线看起来像“线性堆叠”，而非按zt递增的S曲线。

修复代码：
绘图前按zt升序排序：

df = df.sort_values(by='zt')

3. 纵轴刻度范围适配问题 #

纵轴数值堆叠也可能是因为数据范围差异大，可手动设置纵轴范围优化显示：

plt.ylim(min(df['e1'].min(), df['e2'].min()), max(df['e1'].max(), df['e2'].max()))

完整修正代码 #

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
path = "/content/drive/MyDrive/CSV_Files/"

csv_files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.csv')]

for file in csv_files:
  df = pd.read_csv(path + file, sep=";")
  
  # 转换数值类型并处理格式问题
  for col in ['zt', 'e1', 'e2']:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col].str.replace(',', '.'), errors='coerce')
  df = df.dropna(subset=['zt', 'e1', 'e2'])
  
  # 按zt列升序排序
  df = df.sort_values(by='zt')
  
  # 绘图
  plt.plot(df['zt'], df['e1'], label='e1')
  plt.plot(df['zt'], df['e2'], label='e2')
  plt.title(file[:-4])
  plt.legend()
  plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AndyEverything