Flávio, supondo que a sua coluna de datas está no formato mês/dia/ano (%m/%d/%y). Sendo:
- %m - mês
- % d - dia
- %y - ano (2 dígitos). Se eles tivessem 4 dígitos, você usaria %Y ao invés de %y
Para facilitar a manipulação, você pode definir essa coluna com o tipo datetime no momento da leitura do arquivo. Para isso, você pode usar os seguintes comandos:
import pandas as pd
from datetime import datetime
dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%m/%d/%y')
df = pd.read_csv(nome_do_seu_arquivo, parse_dates=['nome_coluna_de_data'], date_parser=dateparse)
Observe que '%m/%d/%y' é o formato da data que você tem inicialmente no seu arquivo. Se não for este o formato, basta modificar essa parte no código.
Feito isto, você pode converter para o formato que deseja. Supondo que seja dia/mês/ano (com 4 dígitos) (%d/%m/%Y), basta fazer:
df['nome_coluna_de_data'] = df['nome_coluna_de_data'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
Lembre-se que usamos %Y maiúsculo para obter os 4 dígitos.
Ao final, sua coluna de data terá o seguinte formato:
nome_coluna_de_data |
---|
22/01/2020 |
09/08/2021 |
Para plotar usando o pandas,
df.loc[2:].plot(x='nome_coluna_de_data', y='nome_coluna_de_valores')
Pode ser que você precise apenas do último passo. Caso não funcione, comente aqui como estava sua data inicialmente no dataframe.