绘制数据集以显示下降趋势 – Python Pandas

时间序列分析显示的下行模式就是我们所说的下行趋势。假设以下是我们的数据集，即SalesRecords2.csv

首先，导入所需的库 -

import pandas as pd
importmatplotlib.pyplotas plt

将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")

将列转换为日期时间对象 -

dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On'])

创建下降趋势图 -

dataFrame.plot()

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
importmatplotlib.pyplotas plt

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")
print("Reading the CSV file...\n", dataFrame)

# casting column to datetime object
dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On'])

dataFrame = dataFrame.set_index('Sold_On')

# Creating the plot
dataFrame.plot()
plt.show()

这将产生以下输出 -