使用 pandas Timestamp 的 Matplotlib 条形图

Question

我在尝试运行这个非常简单的示例时遇到了问题：

from numpy import datetime64
from pandas import Series
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

x = Series ([datetime64("2016-01-01"),datetime64("2016-02-01")]).astype(datetime)
y = Series ([0.1 , 0.2])

ax = plt.subplot(111)
ax.bar(x, y, width=10)
ax.xaxis_date()

plt.show()

我收到的错误信息是：

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Timestamp'

请注意astype(datetime)这一部分——这是我在阅读了另一个SO帖子后尝试的。如果没有这个部分，我会得到相同的错误。

另一方面，这个示例对于普通的datetime64类型也可以很好地工作——也就是说，更改这两行：

x = [datetime64("2016-01-01"),datetime64("2016-02-01")]
y = [0.1 , 0.2]

因此，问题必须是pandas将datetime64对象转换为的Timestamp类型。有没有一种方法可以直接使用Timestamp使其工作，而不是恢复到datetime64？我在这里使用Series/Timestamp，因为我的真正目标是从DataFrame绘制系列。(注意：我不能使用DataFrame绘图方法，因为我的真实示例在seaborn FacetGrid中，我必须直接使用matplotlib。)

- sparc_spread

Answer 1

使用：

ax.bar(x.values, y, width=10)

在使用Series对象时，问题在于您发送的不是类似于数组的对象，而是一个带索引的数组，Matplotlib不知道如何处理它。values仅返回数组。

- elelias

Answer 2

由于您的目标是从DataFrame绘制系列图，也许您可以直接使用pd.DataFrame.plot？

from numpy import datetime64
from pandas import Series
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
%matplotlib inline

x = Series ([datetime64("2016-01-01"),datetime64("2016-02-01")])
y = Series ([0.1 , 0.2])

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
df.plot.bar(x='x', y='y')

- Ilya V. Schurov

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我希望可以这样做！但不幸的是，在我的实际问题中，我正在 seaborn 的 FacetGrid 中工作，需要直接使用 matplotlib。 - sparc_spread