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数据集：

代码：

# -*- coding: utf-8 -*-# @File    : pandas_dataframe_periodIndex_demo.py# @Date    :  2020-01-07 15:59# @Author  : adminimport pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as  np;df=pd.read_csv("../../data/BeijingPM20100101_20151231.csv");#df=df.head(1000);print(df.head(5))print(df.info())print("=================================================将离散型的时间字段，使用preriodinde封装成pandas的时间序列=========")d=pd.PeriodIndex(year=df["year"],month=df["month"],day=df["day"],hour=df["hour"],freq="H")#print(d)#新增一列df["time"]=d;#设置为索引df.set_index("time",inplace=True);print(df)#重采样，降维，以7天显示一下df = df.resample("7D").mean()print(df.head())#处理缺失数据us_data=df["PM_US Post"].dropna();cn_data=df["PM_Nongzhanguan"].dropna();#us_data=df["PM_US Post"]#cn_data=df["PM_Nongzhanguan"]x_us=us_data.index;x_us=[m.strftime("%Y%m%d") for m in x_us]y_us=us_data.values;x_cn=cn_data.index;x_cn=[m.strftime("%Y%m%d") for m in x_cn];y_cn=cn_data.values;print(len(x_us),len(x_cn))print("###################################################画图展示###########################")plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)plt.plot(range(len(x_us)),y_us,label="us",alpha=0.7);plt.plot(range(len(x_cn)),y_cn,label="cn",alpha=0.7);#plt.xticks(range(len(x_us)),x_us);plt.xticks(range(0,len(x_us),10),list(x_us)[::10],rotation=45);plt.legend(loc="best")plt.show();

展示：

如果x轴显示的时间太多，我们可以设定步长显示：

plt.xticks(range(0,len(x_us),10),list(x_us)[::10],rotation=45);

从图上可看到：10年到13年中国的数据是缺失的，居然有数据显示，主要是中国和美国两个城市的数据长度不一致造成，

313 155

假设，不过滤nan的数据：

us_data=df["PM_US Post"].dropna();cn_data=df["PM_Nongzhanguan"].dropna();

改为：

us_data=df["PM_US Post"]cn_data=df["PM_Nongzhanguan"]

再执行：

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