python画时间序列散点图

在运维管理中，经常遇到时间序列的数据，比如网卡流量、在线用户数、并发连接数，等等。用散点图可以直观的查看数据的分布情况。

matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型'scatter'也要求数字型的，用时间类型的会报错。在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。

下面是完整的python代码：

        # -*- coding: utf-8 -*-
        """
        speed1219.csv data file fORMat:
        dtime,speed
        2017-12-19 10:33:30,803
        2017-12-19 10:35:29,1008
        2017-12-19 10:36:04,1016
        2017-12-19 10:37:32,984
        2017-12-19 10:38:06,1008
        """
        import pandas as pd
        import matplotlib.pyplot as plt
        from matplotlib.dates import AutoDateLocator, DateFormatter  

        df = pd.read_csv('d:/speed1219.csv',  parse_dates=['dtime'])
        plt.plot_date(df.dtime, df.speed, fmt='b.')

        ax = plt.GCa()
        ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M'))  #设置时间显示格式
        ax.xaxis.set_major_locator(AutoDateLocator(maxticks=24))       #设置时间间隔  

        plt.xticks(rotation=90, ha='center')
        label = ['speedpoint']
        plt.legend(label, loc='upper right')

        plt.grid()

        ax.set_title(u'传输速度', fontproperties='SimHei',fontsize=14)  
        ax.set_xlabel('dtime')
        ax.set_ylabel('Speed(KB/s)')

        plt.show()

结果图如下，从图中看出，传输速度在1MB/s左右，十点半之前、下午四点前后没有数据传输。

如果不要求美观，可以把ax开始的行删掉。只保留下面几行代码：

        df = pd.read_csv('d:/speed1219.csv',  parse_dates=['dtime'])
        plt.plot_date(df.dtime, df.speed, fmt='b.')
        plt.xticks(rotation=90, ha='center')
        plt.grid()
        plt.show()

画出的图如下：