Pandas技术问题：合并日期时间后绘制与value值的关系图

没问题，我来帮你搞定这个需求！你需要把date和time合并成符合要求的日期时间格式，再用来做X轴绘制和value的关系图，具体步骤如下：

步骤1：处理时间列，合并成完整的datetime对象 #

你的time列是数字格式（比如515对应05:15，1014对应10:14），首先得把它转换成标准的时分格式，再和date列合并成Pandas的datetime类型：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原始数据
raw_data = {'date': ['1975-07-03','1975-07-03','1975-07-04','1975-08-01'], 
            'time': [515,1014,1401,1201], 
            'value': [1,-1,2,11]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['date', 'time', 'value'])

# 把time转成4位字符串（补前导零），再拆成时分
df['time_str'] = df['time'].astype(str).str.zfill(4)
df['hour'] = df['time_str'].str[:2]
df['minute'] = df['time_str'].str[2:]

# 合并date和时分，生成完整的datetime列
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['hour'] + ':' + df['minute'])

步骤2：生成需要的X轴显示格式 #

按照要求，把datetime转换成"月-日 时:分"的格式，用来作为X轴的标签：

df['x_label'] = df['datetime'].dt.strftime('%m-%d %H:%M')

步骤3：绘制关系图 #

现在就可以用matplotlib来绘制value和处理后的日期时间的关系图了，这里用折线图为例，你也可以换成散点图：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['x_label'], df['value'], marker='o', linestyle='-', color='b')

# 设置图表样式
plt.xlabel('Date-Time (Month-Day Hour:Minute)')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Value vs Date-Time')
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转X轴标签避免重叠
plt.tight_layout()  # 自动调整布局
plt.show()

简化版代码（合并步骤） #

如果你觉得上面的步骤太繁琐，也可以用一行代码直接生成datetime列，省去中间的hour和minute列：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'].astype(str).str.zfill(4).str.replace(r'(\d{2})(\d{2})', r'\1:\2', regex=True))
df['x_label'] = df['datetime'].dt.strftime('%m-%d %H:%M')

这样处理后，X轴就会显示成你需要的"月-日 时:分"格式，完美匹配你的需求啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者F.M.R.