我是数据分析、Python和机器学习的新手，目前正在研究时间序列预测。使用以下代码，我能够获取训练和测试数据的值，但绘制出来的图表却是空白的。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.tsa.api as ExponentialSmoothing#Importing datadf = pd.read_csv('international-airline-passengers - Copy.csv')#Printing headprint(df.head())#Printing tailprint(df.tail())df = pd.read_csv('international-airline-passengers - Copy.csv', nrows = 11856)#Creating train and test set #Index 10392 marks the end of October 2013 train=df[0:20]test=df[20:]#Aggregating the dataset at daily leveldf.Timestamp = pd.to_datetime(df.Month,format='%m/%d/%Y %H:%M') df.index = df.Timestamp df = df.resample('D').mean()train.Timestamp = pd.to_datetime(train.Month,format='%m/%d/%Y %H:%M')print('1')print(train.Timestamp)train.index = train.Timestamp train = train.resample('D').mean() test.Timestamp = pd.to_datetime(test.Month,format='%m/%d/%Y %H:%M') test.index = test.Timestamp test = test.resample('D').mean()train.Count.plot(figsize=(15,8), title= 'Result', fontsize=14)test.Count.plot(figsize=(15,8), title= 'Result', fontsize=14)plt.show()即使训练和测试数据有值，我还是不明白为什么图表会显示为空白。提前感谢您的帮助。
回答：
我想我找到了问题所在。你在这里使用了train.Count.plot，而“plt”的值仍然是空的。如果你查阅matplotlib的文档（链接如下），你会发现你需要先在plt中存储一些值，因为这里plt是空的，所以它返回了一个空图。你实际上并没有绘制任何东西，只是显示了一个空白图表。
例如：plt.subplots(values) 或 plt.scatter(values)，或者根据需求使用它的任何其他函数。希望这对你有帮助。
