如何绘制对应于最高值的直线？

关于垂直线，.axvline方法应该可以解决问题。如果您尝试使用一组字符串作为索引来绘制 pandas DataFrame/Series，pandas 会在后台执行一些花哨的步法。您可能会弄乱 xticks 和各种类型，但最简单的方法是将您的列转换为datetime64.首先，让我们制作一些绒毛数据：import randomimport pandas as pdfrom string import ascii_lowercase# Make some fluffdates = [f'01/{random.randint(1,28)}/1901' for _ in range(100)]fluff = [ascii_lowercase[random.randint(1,26):random.randint(1,26)]         for _ in range(100)]# Pack into a DataFramedf = pd.DataFrame({'Date': dates, 'NN': fluff})# Aggregatecounted = df.groupby('Date').count()快速浏览一下：>>> counted               NNDate            01/10/1901      201/11/1901      601/12/1901      2...             ...您可以用它代替您拥有的任何数据。如果在执行 groupby 之前转换列，这可能是最简单的，因此：df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y')agg_df = df.groupby(['Date']).count()fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))agg_df['NN'].plot(ax=ax)剧情和上面类似。请注意，我使用 8 x 6 的尺寸，以便figsize该图更适合 StackOverflow 页面。运行代码时将其改回 15 x 7。我使用了%m/%d/%Y格式，因为这似乎是您正在使用的格式。有关日期格式的更多信息，请参见此处：官方日期时间文档最后，直接使用 a 获取垂直线datetime：import datetime ax.axvline(datetime.datetime(1901,01,10), color='k')如果您想获得最高值的垂直直线，请对聚合的 DataFrame 进行排序，然后在 for 循环中重击它。for d in agg_df.sort_values('NN',ascending=False).index[:5]:     ax.axvline(d, color='k')

如何绘制对应于最高值的直线？

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