Matplotlib plot.fill обрабатывает данные некорректно, заполняет отрицательные значения и сдвигает

Question

У меня возникли проблемы с использованием matplotlib и использованием типа заполнения. Я прикрепил изображение того, как выглядит мой plt.fill. Я создал график из фрейма данных, содержащего даты в первом столбце, а затем вычисленные значения в следующем столбце. Я бы с удовольствием разместил образцы данных, если это необходимо, но я хотел показать, что происходит с моим сюжетом ... Кажется очень странным, что он заполняется ниже 0 (если я здесь что-то не хватает), а затем, в конце, он меняет все вдоль диагональной линии.

Любая помощь очень ценится!

import pandas as pd 
import numpy as np 
import os as os 
import matplotlib as mpl 
import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime as dt 

#set working path 
working_path = '/Users/Earth/desktop/mydata' 
os.chdir(working_path) 

# name csv files to variables 
chilled_water_supply = 'chilled_water_supply1.csv' 
chilled_water_return = 'chilled_water_return1.csv' 
chilled_water_flow = 'CofK_CW_Flow.csv' 

#read correct date time format from csv file 
datetimeparse1 = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y %H:%M') 

#import chilled water temperautres and flow 
df_chwsup = pd.read_csv(chilled_water_supply, parse_dates = ['Date_Time'], date_parser = datetimeparse1) 
df_chwret = pd.read_csv(chilled_water_return, parse_dates = ['Date_Time'], date_parser = datetimeparse1) 
df_chwflow = pd.read_csv(chilled_water_flow, parse_dates = ['Date_Time'], date_parser = datetimeparse1) 

#set start date time and length of period 
startdate = dt.datetime(2015,7,14,11,41,0) 
numintervals = (14*24*60) 

#create data frame with index of row numbers and correct date time period 
df_datetime = pd.DataFrame(pd.date_range(startdate ,periods = numintervals, freq = "1min"), columns = ["Date_Time"]) 

#creating master data frame with outputs 
df_mstr1 = pd.merge(df_datetime, df_chwsup, how = 'left', left_on = 'Date_Time', right_on = 'Date_Time') 
df_mstr2 = pd.merge(df_mstr1, df_chwret, how = 'left', left_on = 'Date_Time', right_on = 'Date_Time') 
df_mstr3 = pd.merge(df_mstr2, df_chwflow, how= 'left', left_on = 'Date_Time', right_on = 'Date_Time') 
df_mstr3['tons'] = 500*(1/12000)*df_mstr3['flow_gpm']*(df_mstr2['chwr_temp_F'] - df_mstr1['chws_temp_F']) 

#plot cooling tons over date time period 
x1 = df_mstr3['Date_Time'] 
y1 = df_mstr3['tons'] 
plt.Line2D(x1,y1) 
plt.xlim(dt.datetime(2015,7,14), dt.datetime(2015,7,28)) 
plt.ylim(-100,300) 
plt.show() 

Answer 1

Может попробовать использовать панд API для Matplotlib:

df.index = df.date_time 
df['tons'].plot(kind='area')