如何在Python中绘制CSV数据中指定月份的时间序列图表

1. 导入依赖库 #

先导入处理数据和绘图的常用库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取CSV数据 #

由于你的Date列已为正确的datetime格式，读取时可直接解析该列并设为索引，方便后续时间筛选：

df = pd.read_csv('your_data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

3. 筛选指定月份数据 #

方法1：按月份数字精准筛选 #

利用索引的dt.month属性提取月份，结合年份条件过滤：

# 筛选2020年1月的数据
jan_data = df[(df.index.year == 2020) & (df.index.month == 1)]

# 若需筛选所有年份的1月数据，移除年份条件即可
# jan_data = df[df.index.month == 1]

方法2：按时间范围切片（更直观） #

如果明确具体时间区间，直接用索引切片即可，支持月份级简写：

# 筛选2020年1-2月的所有数据
jan_feb_data = df['2020-01':'2020-02']

# 也可以指定精确日期范围
# jan_feb_data = df['2020-01-01 00:00:00':'2020-02-29 23:59:59']

4. 绘制筛选后的数据 #

以折线图为例展示数据趋势：

plt.figure(figsize=(12, 6))
jan_data['Company1'].plot(label='Company1')
jan_data['Company2'].plot(label='Company2')
plt.title('2020年1月数据趋势')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.legend()
plt.show()

如果需要其他图表类型，替换plot为对应方法即可，比如柱状图：

jan_data.plot(kind='bar', figsize=(12, 6))
plt.title('2020年1月数据对比')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者olividir