在matplotlib中绘制pandas日期

Question

我有一个包含日期的定宽数据文件，但是当我尝试绘制数据时，日期在x轴上显示不正确。

我的文件长这样

2014-07-10 11:49:14.377102    45
2014-07-10 11:50:14.449150    45
2014-07-10 11:51:14.521168    21
2014-07-10 11:52:14.574241     8
2014-07-10 11:53:14.646137    11
2014-07-10 11:54:14.717688    14

等等

我使用pandas来读取文件

#! /usr/bin/env python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_fwf('myfile.log',header=None,names=['time','amount'],widths=[27,5])
data.time = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
plt.plot(data.time,data.amount)
plt.show()

那么我想问题在于从pandas转换为matplotlib datetime，应该如何进行转换？

我也尝试直接使用pandas：

data.time = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
data.set_index('time') # Fails!!
data.time.plot()

但是这会失败，出现以下错误：

TypeError: 空的'Series'：没有数值数据可绘制

(Tips: The original text is in English, so I translated it to Chinese according to the requirement. The translated text may not be accurate or grammatically correct.)

- Gerhard

Answer 1

如果你使用包含列名的列表而不是字符串，data.set_index就可以正常工作

以下内容应该显示日期在x轴上：

#! /usr/bin/env python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_fwf('myfile.log',header=None,names=['time','amount'],widths=[27,5])
data.time = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
data.set_index(['time'],inplace=True)
data.plot()

#OR 
plt.plot(data.index, data.amount)

- Osmond Bishop

Answer 2

以下代码将绘制特定股票的日期和股票价格。我想在x轴上放日期，在y轴上放股票价格数据。以下代码适用于我。

将csv加载到pandas数据框中，只需将csv文件的所需列加载到数组中，并使用plt（column_on_x_axis，column_in_y_axis，linestyle）绘制它即可。当然，需要包含matplotlib.pyplot。

data = pd.readcsv(your_file.csv)
date_array  = data['Date']
price_array = data['Prices']
plt.plot(date_array, price_array, linestyle = 'solid')

- Sai Siril

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缺少必要的导入： import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd - Gian Luca Scoccia