Pandas中如何基于重采样后的DataFrame绘制Date与Weekly_Sales对比图？

嘿，我懂你的困扰！你用resample把周度数据转成月度数据后，Date已经不是独立的列了——它变成了这个DataFrame的索引，这就是你没法直接调用q['Date']来绘图的原因。咱们用两种简单方法解决：

方法1：重置索引，让Date变回普通列 #

直接调用reset_index()就能把索引转成列，这样你就可以像操作普通列一样用它绘图了：

# 重置索引，将Date转为普通列
q = q.reset_index()

# 绘图示例（用matplotlib）
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(q['Date'], q['Weekly_Sales'], marker='o', color='teal')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Monthly Sales')
plt.title('Monthly Sales Trend (2010)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

方法2：直接使用索引作为x轴（无需重置） #

既然重采样后的索引本身就是日期类型，Pandas和matplotlib都能直接识别它，你可以不用重置索引，直接指定用索引作为x轴：

# 用Pandas自带的绘图方法，自动用索引当x轴
q.plot(y='Weekly_Sales', figsize=(10, 6), marker='o', color='teal')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Monthly Sales')
plt.title('Monthly Sales Trend (2010)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

补充说明 #

你看q.head()的输出格式，第一行的Date其实是索引的名称，不是列名——原来的Date列在resample时被用来分组，默认就成了结果的索引。用上面两种方法任意一种，都能顺利画出Date和Weekly_Sales的趋势图啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Battu007