如何基于含日期列的DataFrame绘制累计折线图及月分组柱状图

步骤1：数据预处理 #

先完成日期格式校准、用户去重，再生成每日新增和累计用户的统计数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载你的数据（替换为实际数据源）
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 转换日期列为datetime类型
df['date_joined'] = pd.to_datetime(df['date_joined'])

# 去重：每个用户仅保留首次加入记录
unique_users = df[['user_name', 'date_joined']].drop_duplicates(subset='user_name', keep='first')

# 统计每日新增用户，补全无新增的日期（填充0）
daily_new = unique_users.groupby('date_joined').size().reset_index(name='new_users')
daily_new = daily_new.set_index('date_joined').resample('D').sum().fillna(0).reset_index()

# 计算累计用户数
daily_new['cumulative_users'] = daily_new['new_users'].cumsum()

# 新增月份分组列，用于柱状图按月份着色
daily_new['month'] = daily_new['date_joined'].dt.to_period('M').astype(str)

步骤2：绘制叠加双轴图 #

用左轴展示每日新增用户的柱状图，右轴展示累计用户的折线图：

plt.figure(figsize=(14, 7))

# 左轴：每日新增用户柱状图，按月份区分颜色
ax1 = sns.barplot(data=daily_new, x='date_joined', y='new_users', hue='month', palette='tab10', alpha=0.7)
ax1.set_xlabel('日期')
ax1.set_ylabel('每日新增用户数')
ax1.tick_params(axis='x', rotation=45)

# 右轴：累计用户折线图
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(daily_new['date_joined'], daily_new['cumulative_users'], color='#ff3333', linewidth=2, label='累计用户数')
ax2.set_ylabel('累计用户数')
ax2.legend(loc='upper left')

# 调整布局避免标签重叠
plt.tight_layout()
plt.title('论坛用户新增与累计趋势')
plt.show()

优化提示 #

• 若数据跨度大（如数年），x轴每日标签会拥挤，可改为按月显示刻度：

  ax1.set_xticks(daily_new.groupby('month')['date_joined'].first())
  ax1.set_xticklabels(daily_new['month'].unique(), rotation=45)
  

• 不需要按月份着色时，删除hue='month'参数，改用单一颜色绘制柱状图即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Connor95