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()
