时间序列数据可视化x轴显示时间刻度 python语言

在Python中，要将时间序列数据可视化并将x轴显示为时间刻度，你可以使用pandas和matplotlib库。以下是一种方法：

首先，你需要确保你的时间列已经被解析为datetime格式。你可以使用pandas的to_datetime函数将日期列转换为datetime格式。例如，你可以使用以下代码读取CSV文件并解析日期列：

import pandas as pd

train = pd.read_csv('demand-forecasting-kernels-only/train.csv', date_parser='date')
train\['date'\] = pd.to_datetime(train\['date'\], format='%Y/%m/%d')

接下来，你可以使用groupby函数对日期和店铺进行分组，并计算销售总额。然后，你可以使用sns.lineplot函数绘制线图，其中x轴为日期，y轴为销售额，hue参数可以用于区分不同的店铺。以下是示例代码：

import seaborn as sns

sum_sale = train.groupby(\['date', 'store'\])\['sales'\].sum().reset_index()
sns.lineplot(data=sum_sale, x='date', y='sales', hue='store')

这样，你就可以将时间序列数据可视化，并且x轴会显示时间刻度。希望这可以帮助到你！\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python sns 时间序列画图x轴刻度全黑](https://blog.csdn.net/weixin_43848469/article/details/112434831)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python从csv读取数据用matplotlib绘制时间序列图，x轴时间间隔一个月显示](https://blog.csdn.net/weixin_39883129/article/details/111452475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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