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: