下面分Excel和Python两种常用场景给出具体操作步骤：

一、Excel操作方法 #

• 1. 预处理数据，新增「夜间区块」辅助列
     根据你定义的夜间时段（比如当天20:00到次日8:00），在Excel里新增一列，用公式自动生成区块标签。示例公式（需根据你的起始日期和夜间时段调整）：

  =IF(AND(HOUR(A2)>=20,HOUR(A2)<=23),"夜间"&INT((A2-DATE(2025,2,5))/1)+1&"("&TEXT(A2,"m月d日")&"-"&TEXT(A2+1,"m月d日")&")",IF(AND(HOUR(A2)>=0,HOUR(A2)<=8),"夜间"&INT((A2-DATE(2025,2,5))/1)+1&"("&TEXT(A2-1,"m月d日")&"-"&TEXT(A2,"m月d日")&")",""))
  

  公式里的DATE(2025,2,5)替换成你的第一个夜间时段的起始日期，HOUR条件替换成你的实际夜间时间范围。

• 2. 给X轴设置分组标签
     选中日期列的所有数据，右键选择「创建组」，手动指定每个夜间时段的起始和结束时间，比如选中2月5日20:00到2月6日8:00的单元格，创建组后重命名为“夜间1（2月5日-2月6日）”。重复此操作完成所有夜间区块分组后，图表X轴会自动显示区块标签，同时保留小时刻度。

二、Python（Matplotlib）操作方法 #

如果用Python做可视化，可按以下步骤实现：

• 1. 数据预处理，标记夜间区块
     用Pandas读取数据后，自定义函数生成区块标签：

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib.dates as mdates
  
  # 读取Excel数据，自动解析日期时间列
  df = pd.read_excel("你的数据文件.xlsx", parse_dates=["日期时间"])
  
  # 自定义函数生成夜间区块标签
  def get_night_block(dt):
      # 定义夜间时段：20:00-次日8:00
      if 20 <= dt.hour <= 23:
          block_num = (dt.date() - pd.to_datetime("2025-02-05").date()).days + 1
          return f"夜间{block_num}({dt.strftime('%m月%d日')}-{(dt + pd.Timedelta(days=1)).strftime('%m月%d日')})"
      elif 0 <= dt.hour <= 8:
          block_num = ((dt - pd.Timedelta(days=1)).date() - pd.to_datetime("2025-02-05").date()).days + 1
          return f"夜间{block_num}({(dt - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%m月%d日')}-{dt.strftime('%m月%d日')})"
      else:
          return ""
  
  df["夜间区块"] = df["日期时间"].apply(get_night_block)
  

• 2. 绘制图表并设置X轴标签
     先设置小时刻度，再在对应区块的中间位置添加夜间标签：

  fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
  
  # 绘制图表（这里以折线图为例，根据你的需求替换成柱状图等）
  ax.plot(df["日期时间"], df["数值列"])
  
  # 设置X轴为每小时一个刻度，显示小时和分钟
  ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=1))
  ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%H:%M"))
  
  # 给每个夜间区块添加顶部标签
  night_blocks = df[df["夜间区块"] != ""].groupby("夜间区块")["日期时间"].agg(["min", "max"])
  for block, times in night_blocks.iterrows():
      mid_time = (times["min"] + times["max"]) / 2
      # 计算标签位置，避免和刻度重叠
      ax.text(mdates.date2num(mid_time), ax.get_ylim()[0] - 0.05*(ax.get_ylim()[1]-ax.get_ylim()[0]),
              block, ha="center", va="top")
  
  # 调整底部空间，防止标签被截断
  plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
  plt.xticks(rotation=45)
  plt.show()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leo Lasrado