(这个问题可以单独阅读,但是是续集：

Timeseries from CSV data (Timestamp and events))

我想通过使用python的熊猫模块(见下面的链接)的时间表表示,可视化CSV数据(从2个文件),如下所示.

df1的样本数据：

TIMESTAMP eventid

0 2017-03-20 02:38:24 1

1 2017-03-21 05:59:41 1

2 2017-03-23 12:59:58 1

3 2017-03-24 01:00:07 1

4 2017-03-27 03:00:13 1

‘eventid’列总是包含值1,我试图显示数据集中每一天的事件总和.

第二个数据集df0具有相似的结构,但只包含零：

df0的样本数据：

TIMESTAMP eventid

0 2017-03-21 01:38:24 0

1 2017-03-21 03:59:41 0

2 2017-03-22 11:59:58 0

3 2017-03-24 01:03:07 0

4 2017-03-26 03:50:13 0

x轴标签只显示相同的日期,我的问题是：如何显示不同的日期？ (什么导致在x标签上多次显示相同的日期？)

脚本到目前为止

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.ticker as ticker

df1 = pd.read_csv('timestamp01.csv', parse_dates=True, index_col='TIMESTAMP')

df0 = pd.read_csv('timestamp00.csv', parse_dates=True, index_col='TIMESTAMP')

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

ax1.plot(df0.resample('D').size())

ax1.set_xlim([pd.to_datetime('2017-01-27'), pd.to_datetime('2017-04-30')])

ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter

(df0.index.strftime('%Y-%m-%d')))

plt.setp(ax1.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=15)

ax2.plot(df1.resample('D').size())

ax2.set_xlim([pd.to_datetime('2017-03-22'), pd.to_datetime('2017-04-29')])

ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(df1.index.strftime

('%Y-%m-%d')))

plt.setp(ax2.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=15)

plt.show()

链接我试图跟随：

任何帮助深表感谢.