如何在数年的数据中绘制几个月

Question

使用此代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
a = pd.read_csv(r'C:\Users\Leonardo\Desktop\TRABALHO\dadosboias\MARINHA_TRATADO\Cabo Frio\boia_1\cabofrio.csv', na_values=['-9999.0'])
a.index = pd.to_datetime(a[['Year', 'Month', 'Day', 'Hour', 'Minute']])
pd.options.mode.chained_assignment = None

输出如下所示：

index               wspd                wdir    gust            hs
2009-06-24 15:21:00 1.4669884357700003  9.0     2.03121475722   nan
2009-06-24 16:21:00 1.4669884357700003  34.0    2.03121475722   nan
2009-06-24 17:21:00 0.677071585741      127.0   1.35414317148   nan
2009-06-24 18:21:00 0.22569052858000002 146.0   0.902762114322  nan
...                 ...                 ...     ...
2013-02-10 17:21:00 nan                 nan     nan             nan

并使用plt.plot(a.hs, 'r.')进行简单的绘图输出如下：

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可以看到，dataframe在"hs“列中丢失了很多数据。主要目的是用数据来绘制周期。在这张图片中，你可以看到2012-03到2013-3有很多关于"hs“的好数据，所以我们的目标是绘制这段时间，得到这样的信息：

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如果有人能帮忙我会很感激的。

Answer 1

你可以选择相关的范围。

a.loc['2012-03-01':'2013-03-01', 'hs'].plot()