如何调整散点图代码以筛选显示指定日期范围的数据？

我有一段绘制散点图的代码，数据日期范围覆盖2015年1月1日至2022年3月1日，想调整代码只查看特定日期范围（比如2015年1月1日至2015年12月30日）的数据，该怎么修改？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_excel('Outliers.xlsx', 'ATL')

print(df.head())
print(df.tail())

fig, ax = plt.subplots(figsize =(10,6,))
ax.scatter(x=df['HDDs'], y = df['UPBU'], c='blue')

plt.xlabel("HDDs")
plt.ylabel("Use Per Billing Unit")
plt.title("LDC HDD Vs. UPBU")
plt.show()

df.head() 输出 #

Date HDDs     UPBU
0 2015-01-01 17.0 0.457539
1 2015-01-02 16.5 0.429936
2 2015-01-03  7.3 0.311634 
3 2015-01-04 16.6 0.432595 
4 2015-01-05 26.8 0.703082

df.tail() 输出 #

Date HDDs     UPBU
2642 2022-03-27 11.6 0.311739
2643 2022-03-28  7.5 0.267713 
2644 2022-03-29  0.2 0.165169 
2645 2022-03-30  0.0 0.118345 
2646 2022-03-31  4.7 0.154248

要实现特定日期范围的数据筛选，按以下步骤修改代码即可：

1. 确保日期列格式正确 #

先把Date列转换为datetime类型，避免因格式问题导致筛选失败：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

2. 筛选目标日期范围数据 #

用布尔索引筛选出指定时间段的数据，以2015年1月1日至2015年12月30日为例：

start_date = '2015-01-01'
end_date = '2015-12-30'
filtered_df = df[(df['Date'] >= start_date) & (df['Date'] <= end_date)]

3. 用筛选后的数据绘图 #

把原代码中调用df的地方替换成filtered_df即可。

完整修改代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_excel('Outliers.xlsx', 'ATL')
# 转换日期列格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 筛选目标日期范围数据
start_date = '2015-01-01'
end_date = '2015-12-30'
filtered_df = df[(df['Date'] >= start_date) & (df['Date'] <= end_date)]

print(filtered_df.head())
print(filtered_df.tail())

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
ax.scatter(x=filtered_df['HDDs'], y=filtered_df['UPBU'], c='blue')

plt.xlabel("HDDs")
plt.ylabel("单位计费用量")
plt.title("LDC HDD 与 UPBU 关系散点图")
plt.show()

补充说明 #

• 如果你的Date列已经是datetime类型，可以跳过格式转换步骤，但建议保留该代码以兼容不同数据格式。
• 日期字符串格式需与数据中的格式匹配，或通过pd.to_datetime自动解析。

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