如何按日期分组绘制DataFrame中每日总quantity的柱状/折线图？

要实现按日期汇总quantity并绘制柱状图/折线图，核心是先对日期维度的时间戳进行聚合求和，再可视化。以下是两种可行方法：

方法1：提取日期后分组求和 #

适合需要保留原DataFrame结构，或后续还要用其他时间字段的场景：

# 从Timestamp中提取日期部分（去掉时分秒）
quantities['date'] = quantities['created'].dt.date

# 按日期分组，计算当日总quantity
daily_quantity = quantities.groupby('date')['quantity'].sum()

# 绘制柱状图
daily_quantity.plot(kind='bar', title='每日总Quantity')

# 若要折线图，替换kind参数即可
daily_quantity.plot(kind='line', title='每日总Quantity趋势')

方法2：用resample按天重采样 #

适合已将时间列设为索引的场景，代码更简洁：

# 将created设为DataFrame的索引（确保是datetime类型）
quantities = quantities.set_index('created')

# 按天（'D'）重采样，求和quantity
daily_quantity = quantities['quantity'].resample('D').sum()

# 可视化（柱状图/折线图二选一）
daily_quantity.plot(kind='bar')
# daily_quantity.plot(kind='line')

为什么之前的直方图不符合预期？ #

你直接将created设为索引后绘制直方图，是把每个带时分秒的时间戳作为独立的X轴项，而不是按日期合并汇总，导致X轴过于密集，无法体现每日总量的趋势。通过上述聚合步骤，才能得到按日期分组的统计结果，再绘制的图表才符合需求。

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