求助：使用Matplotlib将CSV时序数据与Excel泄漏日期同图绘制

1. 先装必要依赖（未安装的话） #

执行命令安装所需库：

pip install pandas matplotlib openpyxl

2. 完整实现代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 加载并预处理数据
# 读取CSV传感器时序数据，替换成你的文件名，确保日期列名正确
df_sensor = pd.read_csv('传感器数据.csv', parse_dates=['日期'], index_col='日期')
# 读取Excel泄漏日期数据，替换成你的文件名，日期列名对应调整
df_leak = pd.read_excel('泄漏日期记录.xlsx', parse_dates=['泄漏日期'])
leak_dates = df_leak['泄漏日期'].tolist()

# 2. 绘制图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
# 画传感器时序折线图
df_sensor.plot(ax=ax, rot=45, title='传感器数据与泄漏点标记')

# 逐个标记泄漏日期：红色虚线+顶部标注
for date in leak_dates:
    ax.axvline(x=date, color='red', linestyle='--', alpha=0.7)
    ax.text(date, ax.get_ylim()[1], '泄漏', ha='center', va='top', color='red', fontsize=10)

# 设置轴标签
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('传感器数值')

# 自动调整布局，避免日期标签挤在一起
plt.tight_layout()
plt.show()

关键注意点 #

• 日期解析必须正确：CSV和Excel里的日期列一定要用parse_dates参数解析成datetime类型，否则时间轴对不上，标记会错位。如果你的日期列名不是日期/泄漏日期，要对应修改代码里的列名。
• 时间精度对齐：如果传感器数据带时分秒，而泄漏日期只有日期，就把两者都转成日期格式：

  # 传感器索引转成日期
  df_sensor.index = df_sensor.index.date
  # 泄漏日期转成日期
  df_leak['泄漏日期'] = df_leak['泄漏日期'].dt.date
  leak_dates = df_leak['泄漏日期'].tolist()
  

• 样式自定义：可以改虚线颜色（比如color='orange'）、线型（比如linestyle=':'），或者把标注放在其他位置，根据你的需求调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SSM