如何在Python中绘制多日期列表的日期出现次数折线图？

核心思路 #

先统一处理日期格式并统计每个列表的日期出现次数，再将所有统计结果合并到同一个数据结构中，最终在单张图表中绘制折线图。

分步实现代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 处理单个销售列表：展平嵌套结构、格式化日期、统计次数
def process_sales(sales_list):
    # 展平嵌套列表，补全日期为"YYYY-MM"标准格式，转换为datetime类型
    formatted_dates = []
    for item in sales_list:
        date_str = item[0]
        year, month = date_str.split('-')
        # 月份补0，确保格式统一
        formatted_date = f"{year}-{month.zfill(2)}"
        formatted_dates.append(formatted_date)
    # 转换为datetime并统计次数，按日期排序
    date_series = pd.to_datetime(formatted_dates)
    return date_series.value_counts().sort_index()

# 假设你的四个销售列表为sale1、sale2、sale3、sale4
# 处理四个列表的销售数据
s1 = process_sales(sale1)
s2 = process_sales(sale2)
s3 = process_sales(sale3)
s4 = process_sales(sale4)

# 合并为DataFrame，缺失日期填充0（保证所有系列共享同一X轴）
sales_df = pd.DataFrame({
    '列表1': s1,
    '列表2': s2,
    '列表3': s3,
    '列表4': s4
}).fillna(0)

# 绘制折线图
ax = sales_df.plot.line(figsize=(10, 6), marker='o')
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('销售次数')
ax.set_title('各销售列表日期分布折线图')
# 倾斜X轴标签避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

关键说明 #

1. 日期格式化：将2012-6这类不规范日期补全为2012-06，确保pandas能正确解析为日期类型，避免X轴排序混乱。
2. 合并数据：用fillna(0)填充缺失日期的计数，保证四个系列的X轴完全一致，折线图能正确对齐。
3. 统一绘图：DataFrame.plot.line()会自动为每个列分配不同颜色，无需单独绘制多个图表，直接生成目标折线图。

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