Как управлять датами по оси X в Matplotlib?

С помощью этого подхода вы можете автоматически генерировать тики. Я предполагал, что вам всегда нужна разница в 5 дней, поэтому здесь вы также можете изменить это позже, если хотите:

import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("air_temp.csv")
df["Dates"] = pd.to_datetime(df["Dates"])
# get limits for prompt
minDate = df["Dates"].min()
maxDate = df["Dates"].max()
EQ = "" # init
while EQ not in df["Dates"].values: # check value, do until...
    # prompt user to input dates between two values, liek t his yyyy-mm-dd
    EQ = input(f"Choose a date between {minDate.date()} and {maxDate.date()}: ")
    EQ = pd.to_datetime(EQ) # convert to date
df['DatesDiff'] = df['Dates'] - EQ # get time difference
plt.figure() # generate a figure
plt.plot(df['DatesDiff'].dt.days, df['AT_Day_Time_Values']) # plot
minVal = np.floor(min(df["DatesDiff"].dt.days) / 5) * 5 # get suitable limit in negative
maxVal = np.ceil(max(df["DatesDiff"].dt.days) / 5) * 5 # get suitable limit in positive
ticks = np.arange(minVal, maxVal + 1, 5) # define the ticks you want to set, they will include 0 and have 5 spacing
labels = [str(int(tick)) if tick != 0 else 'EQ' for tick in ticks] # generate labels as string, with "EQ" at 0
plt.xticks(ticks, labels) # set the ticks
plt.title("EQ = "+str(EQ.date())) # set title for OP

Это с EQ: 2022-08-05

Я думаю, вы хотели бы автоматически идентифицировать пик, поэтому вот как это сделать:

df = pd.read_csv("air_temp.csv")
df["Dates"] = pd.to_datetime(df["Dates"])
# get limits for prompt
minDate = df["Dates"].min()
maxDate = df["Dates"].max()
EQ = df["Dates"].loc[df["AT_Day_Time_Values"].idxmax()] # get maximum temp
df["DatesDiff"] = df["Dates"] - EQ # get time difference
plt.figure() # generate a figure
plt.plot(df["DatesDiff"].dt.days, df["AT_Day_Time_Values"]) # plot
minVal = np.floor(min(df["DatesDiff"].dt.days) / 5) * 5 # get suitable limit in negative
maxVal = np.ceil(max(df["DatesDiff"].dt.days) / 5) * 5 # get suitable limit in positive
ticks = np.arange(minVal, maxVal + 1, 5) # define the ticks you want to set, they will include 0
labels = [str(int(tick)) if tick != 0 else 'EQ' for tick in ticks] # generate labels as string, with "EQ" at 0
plt.xticks(ticks, labels) # set the ticks
plt.title("EQ = "+str(EQ.date())) # set title for OP

Я думаю, поскольку на этот раз это максимум, это было легко. Обнаружение аномалии усложнится, когда данные станут еще более зашумленными. Вот результат: