Python时间序列绘图实战：基于长白山火山气体数据的可视化分析

夏知夏

发布时间：2026-10-13| 7人浏览过

原创

本文通过长白山火山2002年CO2和He气体观测数据，演示如何使用Python进行时间序列绘图。利用Pandas读取CSV文件，结合Matplotlib绘制双子图，并重点展示annotate方法添加箭头标注特定时间点数据。代码包含日期解析、数据切片及网格设置，适合初学者学习基础Python作图技巧。

Python时间序列绘图实战：基于长白山火山气体数据的可视化分析

本示例程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素随深度变化的时间序列。程序中应用了常见的Python时间序列数据处理方法以及箭头标识技巧，非常适合用于学习基础的Python绘图技能。程序所依赖的no09.csv数据格式示例如下：

核心代码实现

具体实现代码如下：


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
 
df = pd.read_csv('no09.csv')
t = df.iloc[0:200, 0]
t = [datetime.datetime.strptime(i, '%Y/%m/%d') for i in t]
co2 = [float(i) for i in df.iloc[0:200,1]]
he = [float(i) for i in df.iloc[0:200,2]]
plt.subplot(211)
plt.plot(t, co2, 'o-')
plt.xlabel('Date [Year/Month')
plt.ylabel('CO2 / %')
plt.grid(ls = '--')
plt.subplot(212)
plt.plot(t, he, 'o-')
plt.xlabel('Date [Year/Month]')
plt.ylabel('He /ppm')
plt.annotate('2002/07/07 165ppm', xy = (datetime.datetime.strptime(('2002/07/07'), '%Y/%m/%d'), 165),
       xytext = (datetime.datetime.strptime(('2002/08/01'), '%Y/%m/%d'), 123),
       arrowprops = dict(facecolor = 'black', shrink = 0.05, width = 2, headwidth = 6,
                headlength = 6))
plt.grid(ls = '--')
plt.show()