<p>IIUC,您得到的是一个“无用”的图形,因为您选择了绘制日期的轴,通常您会在<code>x-axis</code>上绘制日期,在<code>y-axis</code>上绘制价格,然后检查您的图形。
在<a href="https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html" rel="nofollow noreferrer">Matplotlib.plot()</a>中,第一个参数绘制在x轴上,第二个参数绘制在y轴上</p>
<p>对于此用途,您可能需要按日期以及升序对数据帧进行排序:</p>
<pre><code>vslr.sort_values(by='Date', ascending=True, inplace=True)
plt.plot(vslr['Date'],vslr['Price'])
</code></pre>
<p>注意,由于这是一个<code>DateTime</code>时间列,因此丢失的日期也将得到它们的刻度。
您的主要目标似乎是绘制价格与日期的关系图,以便您也可以从<code>Date</code>列中提取它们</p>
<pre><code>vslr['Date']=pd.to_datetime(vslr['Date'])
vslr['Date']=vslr['date'].dt.date
</code></pre>
<p>如果将索引设置为<code>datetime</code>,matplotlib将为您处理x轴。这里有一个例子</p>
<pre><code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
date_time = ["2011-09-01", "2011-08-01", "2011-07-01", "2011-06-01", "2011-05-01"]
date_time = pd.to_datetime(date_time)
temp = [2, 4, 6, 4, 6]
DF = pd.DataFrame()
DF['temp'] = temp
DF = DF.set_index(date_time)
fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.3)
plt.xticks(rotation=90)
plt.plot(DF)
</code></pre>
<p>将<code>df</code>索引设置为<code>datetime</code>序列允许<code>matplotlib</code>处理时间序列数据上的<code>x-axis</code>,也可以查看此<a href="https://stackoverflow.com/questions/12608788/changing-the-tick-frequency-on-x-or-y-axis-in-matplotlib/36229671#36229671">link</a>来处理x轴上的间距</p>