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Produkt_Code SDO_ID Zeitstempel Wert Qualitaet_Niveau Qualitaet_Byte
0 TE100_MN002 4466 200201010000 4.5 1 -999
1 TE100_MN002 4466 200201010100 4.5 1 -999
2 TE100_MN002 4466 200201010200 4.5 1 -999
3 TE100_MN002 4466 200201010300 4.5 1 -999
4 TE100_MN002 4466 200201010400 4.5 1 -999
... ... ... ... ... ... ...
157613 TE100_MN002 4466 201912311900 6.3 0 1
157614 TE100_MN002 4466 201912312000 6.3 0 1
157615 TE100_MN002 4466 201912312100 6.3 0 1
157616 TE100_MN002 4466 201912312200 6.3 0 1
157617 TE100_MN002 4466 201912312300 6.3 0
所以我只需要时间作为索引和温度,这可以在 Wert 列中找到。我应用 read_csv 来简化数据:
data_100 = pd.read_csv(data_dir_100, parse_dates=True, usecols=["Wert", "Zeitstempel"], index_col="Zeitstempel")
输出看起来像这样:
Wert
Zeitstempel
2002-01-01 00:00:00 4.5
2002-01-01 01:00:00 4.5
2002-01-01 02:00:00 4.5
2002-01-01 03:00:00 4.5
2002-01-01 04:00:00 4.5
... ...
2019-12-31 19:00:00 6.3
2019-12-31 20:00:00 6.3
2019-12-31 21:00:00 6.3
2019-12-31 22:00:00 6.3
2019-12-31 23:00:00 6.3
我是初学者,不知道如何继续
给出的第一个解决方案的结果:[
最佳答案
如果我的理解正确,您可以修改此代码段来解决您的问题
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data_dict = {
'Zeitstempel': ['2002-01-01 00:00:00','2002-01-01 01:00:00',
'2002-01-01 03:00:00','2002-01-01 04:00:00','2019-12-31 19:00:00',
'2019-12-31 20:00:00', '2019-12-31 21:00:00','2019-12-31 22:00:00',
'2019-12-31 23:00:00'],
'Temperatur':[6.7,6.6,6.7,6.7,10.7,10.7,10.7,10.7,10.7]
}
df = pd.DataFrame(data_dict)
df[["Zeitstempel"]] = df[["Zeitstempel"]].apply(pd.to_datetime)
df.plot(kind='bar',x='Zeitstempel',y='Temperatur')
plt.show()
关于python - 将时间数据 CSV 拆分为不同的年份并将它们绘制在一张图中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59673099/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!