【matplotlib】【notebook】淘宝评论数据指标——发布评论的时间（rateDate列）折线图

工具：jupyter notebook

观察perfectdiary_data.xlsx源文件的表格数据，利用筛选工具，发现近的日期是“2021-01-02”，最早的日期是“2020-11-12”。我们需要绘制出这个时间区间，每一天发布评论的数量的折线图，x轴取日期的值，y轴取该日期的频数，日期为“2021-01-02”格式，不需要时分秒（即后半部分）。

导入包：

import pandas as pd

import re

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import *

from datetime import date,datetime

读取数据：

df=pd.read_excel('perfectdiary_data.xlsx',index_col=None)

print(len(df['rateDate']))

df['rateDate'].values

print(type(df['rateDate'].values))

列表转字符串：

content = ''

c_list = []

for i in df['rateDate'].values:

    content += i[:10]+' '#取到每个字符索引9的位置，即只取出年月日；拼接空格，以便分割成列表

    c_list=content.split(' ')#返回数据类型为列表

c_list=sorted(c_list)#升序排列

c_list

结果如图：

发现获得的列表，第一个值为空，需要去掉，看下面代码：c_list[1:]。

统计每个日期出现的频数：

result_dic={}

for item_str in c_list[1:]:#从第二个值开始取值

    if item_str not in result_dic:

        result_dic[item_str]=1

    else:

        result_dic[item_str]+=1

len(result_dic)

赋给x，y轴数据：

x_data=[]

y_data=[]

for key in result_dic:

x_data.append(key) #时间       

y_data.append(result_dic[key]) #出现的频次

y_data

结果如下图：

绘制折线图：

#设置x,y轴的数值

x = np.array(x_data)

y = np.array(y_data)

#正常显示中文标签

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

#创建绘图对象，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度

plt.figure(figsize=(45,8))

#在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字，画线颜色，画线宽度）

plt.plot(x,y,label="每个时间点发布评论的频数",color="blue",linewidth=2)

#X轴的文字

plt.xlabel("rateDate")

#Y轴的文字

plt.ylabel("Frequency")

#图表的标题

plt.title("时间折线图")

#Y轴的范围

plt.ylim(0,320)

#显示图示

plt.legend()

#显示图

plt.show()

#保存图

plt.savefig("时间折线图.jpg")

参考链接：https://www.jb51.net/article/130979.htm

结果如下图（红色字体是截图的时候标的）：

完结，撒花