5. Matplotlib折线图绘制

绘制失业率趋势图

最新推荐文章于 2024-03-24 20:46:47 发布

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本文通过使用Python的pandas和matplotlib库，从CSV文件中读取美国失业率数据，并按月绘制1948年至1952年的失业率趋势图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# https://github.com/mdengler/rsandbox/blob/master/data/FRED/UNRATE.csv
unrate = pd.read_csv("UNRATE.csv")
print(unrate.head(12))
unrate["DATE"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"])
# 新增月份列数据
unrate["MONTH"] = unrate["DATE"].dt.month
print(unrate.head(12))
# first_twelve = unrate[0:12]
# # 画图，传入x轴和y轴数据，指定折线颜色
# plt.plot(first_twelve["MONTH"],first_twelve["VALUE"], c='red')
# # 画第2条折线图，指定折线颜色
# plt.plot(unrate[12:24]["MONTH"], unrate[12:24]["VALUE"], c="blue")
# # 更改横坐标的角度
# plt.xticks(rotation = 45)
# # x轴标签
# plt.xlabel("Month")
# # y轴标签
# plt.ylabel("Unemployment Rate")
# # 图像标题
# plt.title("Monthly Unemployment Trends,1948")
# plt.show()

# 循环画多条折线
colors = ["red", "blue", "green", "orange", "black"]
for i in range(5):
    data = unrate[12*i:12*i+12]
    labels = str(1948 + i)
    plt.plot(data["MONTH"], data["VALUE"], c=colors[i], label=labels)
# 图标放置位置
plt.legend(loc="best")
plt.show()