44、数据可视化：时间序列、地理数据与图的可视化

数据可视化：时间序列、地理数据与图的可视化

1. 时间序列数据可视化

在许多分析中，处理时间是至关重要的一部分。我们常常需要了解特定时间或一段时间内发生了什么，例如对比今年 1 月和去年 1 月的销售额。下面我们将探讨如何有效地呈现与时间相关的数据。

时间在坐标轴上的表示有多种选择，以下是两种常见的方法：

1.1 使用 plot() 方法

import pandas
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

apDataset = pandas.read_csv('airline-passengers.csv', usecols=[1])
xAxis = pandas.read_csv('airline-passengers.csv', usecols=[0])
years = []
for x in xAxis.values.tolist()[::12]:
    years.append(x[0])

figure5 = plt.figure(5)
ax6 = figure5.add_subplot(111, xlabel="Year/Month",
                          ylabel="Number of Passengers",
                          title="Airline Passengers")
ax6.plot(apDataset.values)
plt.xticks(np.arange(start=1, stop=len(x