python - ValueError : view limit minimum -35738. 3640567 小于 1 并且是无效的 Matplotlib 日期值

Question

我尝试使用matplotlib.pyplot绘制数据框，但在绘制时出现以下错误:

ValueError: view limit minimum -35738.3640567 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value. This often happens if you pass a non-datetime value to an axis that has datetime units.

根据错误，'datetime' 列中似乎有一个非日期时间值，但实际上没有。

我尝试使用 pd.to_datetime() 更改时间戳的格式 pd.to_datetime(df_google['datetime'], format = '%d/%m/%Y')，但没有任何变化。

这是代码:

import matplotlib.pyplot as plt

df_google.plot()
plt.show()

df_google 是一个包含列 ['datetime', 'price'] 的数据框，其中一些值如下:

     datetime        price
0  2018-05-15  1079.229980
1  2018-05-16  1081.770020
2  2018-05-17  1078.589966
3  2018-05-18  1066.359985
4  2018-05-21  1079.579956
5  2018-05-22  1069.729980
6  2018-05-23  1079.689941
7  2018-05-24  1079.239990
8  2018-05-25  1075.660034
9  2018-05-29  1060.319946

有人可以尝试帮助我理解这种类型的错误吗？当每个值都是日期时间 Dtype 值时，为什么会说存在非日期时间值？我怎样才能绘制这个数据框？

Answer 1

• 将 'datetime' 列设置为 datetime64[ns] Dtype 以解决错误:
  • 使用pandas.to_datetime转换'datetime'列，并记住将该列分配回其自身，因为这不是就地更新。
  • pandas 擅长计算日期时间的格式，但可能需要使用 format= 选项指定当前格式'datetime' 列的 >。请参阅Convert Pandas Column to DateTime .
• 如果列名不包含特殊字符，并且不与内置属性/方法冲突(例如，index、 计数)。
  • df_google.datetime 而不是 df_google['datetime']

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# given the following data
data = {'datetime': ['2018-05-15', '2018-05-16', '2018-05-17', '2018-05-18', '2018-05-21', '2018-05-22', '2018-05-23', '2018-05-24', '2018-05-25', '2018-05-29'],
        'price': [1079.22998, 1081.77002, 1078.589966, 1066.359985, 1079.579956, 1069.72998, 1079.689941, 1079.23999, 1075.660034, 1060.319946]}

df_google = pd.DataFrame(data)

# convert the datetime column to a datetime type and assign it back to the column
df_google.datetime = pd.to_datetime(df_google.datetime)

# display(df_google.head())
     datetime        price
0  2018-05-15  1079.229980
1  2018-05-16  1081.770020
2  2018-05-17  1078.589966
3  2018-05-18  1066.359985
4  2018-05-21  1079.579956
5  2018-05-22  1069.729980
6  2018-05-23  1079.689941
7  2018-05-24  1079.239990
8  2018-05-25  1075.660034
9  2018-05-29  1060.319946

验证'datetime'列是datetime64[ns] Dtype:

print(df_google.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 2 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype         
---  ------    --------------  -----         
 0   datetime  10 non-null     datetime64[ns]
 1   price     10 non-null     float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 288.0 bytes

情节:

• 使用 x=... 指定要绘制的轴列。

df_google.plot(x='datetime')
plt.show()

• 也可以通过df.set_index('datetime', inplace=True)将要作为x轴的列设置为索引，然后df.plot() 来绘图，但设置索引不是必需的，并且与错误无关。
• 有一个庞大的替代绘图工具生态系统，但 df.plot() 非常适合查看数据。
  • PyViz

注意:

• 这个解决方案是针对这个OP的，但是，有一个类似的问题，ValueError: view limit minimum -0.5 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value when plotting to a bar chart ，用不同的解决方案。
• 确保 pandas 和 matplotlib 已更新。
  • 如果您使用的是 Anaconda，请使用 conda upate --all 进行更新。请勿使用 pip 更新随 Anaconda 安装的软件包。
• 如果您使用的是笔记本电脑，请尝试重新启动内核并清除输出。