我有一个非常简单的数据集,其中包含日期和汽油价格。
在WPS电子表格中如下图所示的绘图
但相同的数据集在matplotlib python中绘制如下
我正在绘制的数据帧是
日期价格
0 2018年5月12日75.09
1 2018年5月13日75.09
2018年5月14日75.28
3 2018年5月15日75.42
4 2018年5月16日75.57
5 2018年5月17日75.78
6 2018年5月18日76.06
7 2018年5月19日76.34
8 2018年5月20日76.66
2018年5月9日-21日76.98
10 2018年5月22日77.27
11 2018年5月23日77.55
2018年12月5日-24日77.84
13 2018年5月25日78.19
14 2018年5月26日78.32
2018年5月15日-27日78.46
16 2018年5月28日78.61
2018年5月17日-29日78.76
2018年5月18日-30日78.19
2018年5月19日-31日78.68
2018年6月20日78.60
2018年6月21日-02年78.51
2018年6月22日78.43
23 2018年6月4日78.43
2018年6月24日78.16
2018年6月25日78.05
26 2018年6月7日77.97
2018年6月27日77.77
28 2018年6月9日77.38
29 2018年6月10日77.15
2018年6月30日-11月76.96
2018年6月31日-12月76.82
32 2018年6月13日76.82
这是我用来绘制的代码
将matplotlib.pyplot导入为plt
将数据集导入为ds
df=ds.getdataset_petrol(“13-06-2018”)。
plt.绘图(df[“日期”]、df[“价格”])
请显示())
显然,查看电子表格图表显示的是非线性趋势,而matplotlib显示的是线性趋势。
这使我对使用线性或多项式回归的正确回归模型感到困惑。
所以我的主要问题是:
我怎样才能使python图看起来像电子表格?
但相同的数据集在matplotlib python中绘制如下
我正在绘制的数据帧是
date price
0 2018-05-12 75.09
1 2018-05-13 75.09
2 2018-05-14 75.28
3 2018-05-15 75.42
4 2018-05-16 75.57
5 2018-05-17 75.78
6 2018-05-18 76.06
7 2018-05-19 76.34
8 2018-05-20 76.66
9 2018-05-21 76.98
10 2018-05-22 77.27
11 2018-05-23 77.55
12 2018-05-24 77.84
13 2018-05-25 78.19
14 2018-05-26 78.32
15 2018-05-27 78.46
16 2018-05-28 78.61
17 2018-05-29 78.76
18 2018-05-30 78.19
19 2018-05-31 78.68
20 2018-06-01 78.60
21 2018-06-02 78.51
22 2018-06-03 78.43
23 2018-06-04 78.43
24 2018-06-05 78.16
25 2018-06-06 78.05
26 2018-06-07 77.97
27 2018-06-08 77.77
28 2018-06-09 77.38
29 2018-06-10 77.15
30 2018-06-11 76.96
31 2018-06-12 76.82
32 2018-06-13 76.82
这是我用来绘制的代码
将matplotlib.pyplot导入为plt
将数据集导入为ds
df = DS.getDataSet_petrol("13-06-2018")
plt.plot(df['date'],df['price'])
plt.show()
显然,查看电子表格图表显示的是非线性趋势,而matplotlib显示的是线性趋势。
这使我对使用线性或多项式回归的正确回归模型感到困惑。
所以我的主要问题是:
我怎样才能使python图看起来像电子表格?
