我有一个由两列组成的数据集:Dateds
和volumey
。我想了解不同月份和年份的日平均销量趋势。我想有x轴和y轴上的平均体积月名称。这些线应该代表不同的年份。这是示例数据集和我遇到的问题
df = pd.DataFrame([
{"ds":"2017-01-01","y":3},
{"ds":"2017-01-18","y":4},
{"ds":"2017-02-04","y":6},
{"ds":"2018-01-06","y":2},
{"ds":"2018-01-12","y":8},
{"ds":"2018-02-08","y":2},
{"ds":"2018-03-02","y":8},
{"ds":"2018-03-15","y":2},
{"ds":"2018-03-22","y":8},
])
df["ds"] = pd.to_datetime(df["ds"])
df.set_index("ds",inplace=True)
df.resample("M").mean().plot()
您必须按年份和月份分组:
使用聚合} 和最后一次绘图进行重塑:
mean
的解决方案,对于具有年份的月份名称,通过^{相关问题 更多 >
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