如何在Python中绘制CSV文件内datetime时间序列对应的数值图表

1. 前置准备 #

你已经安装了pandas、matplotlib、numpy，无需额外安装依赖，直接在Spyder中运行以下代码即可。

2. 完整实现代码 #

场景1：仅包含时间+单个观测值的CSV数据 #

# 导入依赖库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV数据
# sep='\t' 表示字段用制表符分隔
# header=None 表示CSV没有表头，如果你有表头可以删除这个参数
# parse_dates=[0] 表示把第一列解析为时间格式
# date_format 指定时间字符串的解析规则，匹配你提供的dd/mm/yyyy hh.mm.ss格式
df = pd.read_csv(
    '你的数据文件路径.csv',
    sep='\t',
    header=None,
    parse_dates=[0],
    date_format="%d/%m/%Y %H.%M.%S"
)
# 给列命名方便调用
df.columns = ['datetime', 'observation']

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=100)
plt.plot(df['datetime'], df['observation'], linewidth=1.2, color='#2c7fb8', label='观测数值')

# 图表样式设置
plt.xlabel('日期时间', fontsize=12)
plt.ylabel('观测值', fontsize=12)
plt.title('跨天时间序列观测值变化趋势', fontsize=14)
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3, linestyle='--')
# 旋转x轴标签避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
# 自动调整布局防止标签被截断
plt.tight_layout()

plt.show()

场景2：包含多字段的CSV数据（对应你补充的数据示例） #

如果你的CSV有多个数值字段，只需要修改列命名和绘图部分即可，示例如下：

# 读取数据部分和上面一致，修改列命名即可，字段数量和顺序匹配你实际的CSV即可
df.columns = ['datetime', 'val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5', 'val6', 'val7', 'val8', 'val9', 'val10', 'val11', 'val12', 'val13']

# 示例：绘制前两个数值的对比曲线
plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=100)
plt.plot(df['datetime'], df['val1'], linewidth=1.2, color='#2c7fb8', label='观测值1')
plt.plot(df['datetime'], df['val2'], linewidth=1.2, color='#ff7f0e', label='观测值2')

# 样式设置和上面一致
plt.xlabel('日期时间', fontsize=12)
plt.ylabel('观测值', fontsize=12)
plt.title('多字段时间序列变化趋势', fontsize=14)
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3, linestyle='--')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()

plt.show()

3. 常见调整方案 #

• 如果x轴时间标签太密集，可以添加plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(10))限制显示的刻度数量
• 如果需要绘制子图展示不同字段，可使用plt.subplots()创建多子图布局
• 确认CSV文件路径填写正确，Windows路径可以用正斜杠C:/Users/xxx/data.csv或者双反斜杠C:\\Users\\xxx\\data.csv

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1999