字符串索引转为datetime类型后绘图出现交叉线的原因及解决方法

嘿，我来帮你把这个问题掰扯清楚！

为什么会出现两种完全不同的图？ #

咱们先拆解两个场景的本质：

• 场景1（字符串索引）：matplotlib根本不“懂”你这些字符串是时间，它只是把每个字符串标签按你输入的顺序依次排到x轴上，然后顺着列表里的顺序把数据点连起来。所以你看到的是一条“顺溜”的折线，但这其实是假的有序——你的时间数据本身是乱序的（比如第一个数据是2002-12-31，第二个却是更早的2002-06-06），只是因为matplotlib没识别时间，才按输入顺序画了出来。
• 场景2（datetime索引）：这时候pandas和matplotlib真正识别了时间的先后逻辑，x轴会自动按时间从早到晚排列。但你的数据点本身是乱序的，绘图时就会把早的时间点和晚的时间点来回连线，于是就出现了那些交叉的线条——这不是绘图的问题，而是它帮你暴露了你的数据集本身是时间乱序的问题！

你看到视频里没问题，大概率是人家的数据集本身已经按时间排好序了，所以转datetime后直接画就正常~

怎么解决？ #

核心就是把你的DataFrame按datetime索引排序，让数据点按时间从早到晚排列，之后再绘图就会得到正确的时间序列折线图了。

修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

sample_df = pd.DataFrame()
sample_df["Date"] = [ "2002-12-31 01:00:00", "2002-06-06 10:00:00", "2003-11-10 19:00:00",  
                      "2003-04-15 04:00:00", "2004-09-19 14:00:00", "2004-02-24 23:00:00",  
                      "2005-07-30 08:00:00", "2005-01-03 17:00:00", "2006-06-08 02:00:00",  
                      "2007-11-12 11:00:00", "2007-04-18 20:00:00", "2008-09-21 06:00:00",  
                      "2008-02-26 15:00:00", "2009-08-03 00:00:00", "2009-01-05 09:00:00",  
                      "2010-06-11 19:00:00", "2011-11-14 04:00:00", "2011-04-20 13:00:00",  
                      "2012-09-24 23:00:00", "2012-02-28 08:00:00", "2013-08-04 17:00:00",  
                      "2013-01-07 02:00:00", "2014-06-13 09:00:00", "2015-11-17 18:00:00",
                      "2015-04-22 01:00:00", "2016-09-26 09:00:00", "2016-03-02 18:00:00",
                      "2017-08-06 01:00:00", "2017-01-10 10:00:00", "2018-01-16 19:00:00" ]
sample_df["Energy_MW"] = [ 26498.0, 39167.0, 36614.0, 21837.0, 26644.0,
                           33574.0, 30255.0, 33781.0, 24344.0, 34708.0,
                           33996.0, 21127.0, 36255.0, 31982.0, 35448.0,
                           37066.0, 22116.0, 31326.0, 26569.0, 33565.0,
                           34649.0, 25709.0, 33516.0, 33032.0, 22333.0,
                           28064.0, 33905.0, 25304.0, 41505.0, 39543.0 ]
sample_df = sample_df.set_index("Date")
# 转成datetime索引
sample_df.index = pd.to_datetime(sample_df.index)
# 关键一步：按时间索引排序
sample_df = sample_df.sort_index()

# 绘图
fig = plt.figure( figsize = (10,5) )
plt.plot(sample_df.index, sample_df["Energy_MW"], 'b')
plt.grid(True)
plt.show()

最终效果 #

排序后绘图，你会得到一张真正符合时间逻辑的折线图：x轴按时间从早到晚排列，线条连贯没有交叉，能准确反映Energy_MW随时间的变化趋势，这才是时间序列图该有的样子~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Lyudmil Yovkov