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我已经阅读了该网站上有关日期时间和时间戳以及 matplotlib date2num 等的许多问题。但是,我很好奇绘制某些数据的“正确”方法是什么。假设我有一个数据框,其索引是 Pandas DateTimeIndex。我可以直接使用 pandas 或使用 matplotlib 绘制数据:
print(dt.index)
# = DatetimeIndex(['2018-01-01 20:00:00', ..., '2018-01-03 04:00:00'],
# dtype='datetime64[ns]',
# name=u'DateTime',
# length=385,
# freq=None)
my_axis.plot(df)
print(my_axis.get_xlim()) # = (736695.72708333354, 736697.14791666681)
# vs
df.plot(ax=my_axis)
print(my_axis.get_xlim()) # = (25247280.0, 25249200.0)
但是,它们之间的“x 轴”范围完全不同。如果我混合绘图(我需要直接使用 matplotlib 作为broken_barh),那么我看不到所有数据,因为它们具有不同的 x 坐标。是否有公认的最佳实践?
编辑以添加下面的工作示例
如果需要,我愿意升级版本。我尝试过:
# Python2 Versions:
Python: 2.7.14
Numpy: 1.13.3
Pandas: 0.20.3
Matplotlib: 2.0.0
# Python3 Version (same results)
Python: 3.6.3
Numpy: 1.12.1
Pandas: 0.19.2
Matplotlib: 2.0.0
如果我只使用 pandas 来绘制 x 和 y,那么它们都会正确显示。如果我只使用 matplotlib,那么它们都会正确显示。但是,如果我尝试用 pandas 绘制一个,用 matplotlib 绘制另一个,那么它们就不起作用(请参见底部的图片)。我的偏好是“通常”使用 pandas,这样我在使用 matplotlib 绘图时只需编辑 DateTime 索引。我对此进行了两次评论尝试,但都没有成功。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
start = '2018-01-02 03:00:00'
end = '2018-01-02 011:00:00'
data = pd.DataFrame({'DateTime': pd.date_range(start=start, end=end, freq='1H'),
'x': [1,2,3,4,5,4,3,2,1],
'y': [5,4,3,2,1,2,3,4,5]})
data = data.set_index('DateTime')
#print(data)
ax0 = plt.subplot(211)
ax1 = plt.subplot(212, sharex=ax0)
# Pandas for both
data['x'].plot(ax=ax0)
#data['y'].plot(ax=ax1)
# Matplotlib for both
#ax0.plot(data.index, data['x'])
ax1.plot(data.index, data['y'])
# Other attempts to make matplotlib plot work with pandas
# (but they produce same image as below)
#ax1.plot([mdates.date2num(d) for d in data.index], data['y'])
#ax1.plot(data.index.to_pydatetime(), data['y'])
plt.savefig('test.png')
最佳答案
matplotlib 和 pandas 日期图中的数据单位完全不同。您可以通过不共享任何轴并打印轴限制来找到答案。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
start = '2018-01-02 03:00:00'
end = '2018-01-02 011:00:00'
data = pd.DataFrame({'DateTime': pd.date_range(start=start, end=end, freq='1H'),
'x': [1,2,3,4,5,4,3,2,1],
'y': [5,4,3,2,1,2,3,4,5]})
data = data.set_index('DateTime')
ax0 = plt.subplot(211)
ax1 = plt.subplot(212)
# Pandas
data['x'].plot(ax=ax0)
# Matplotlib
ax1.plot(data.index, data['y'])
print ax0.get_xlim() # (420795.0, 420803.0)
print ax1.get_xlim() # (736696.10833333328, 736696.47500000009)
plt.show()
因此,很明显,如果您在 (420795.0, 420803.0)
范围内的一个轴上绘制值,则无法共享轴 (sharex=ax0
)在另一个的 (736696.108, 736696.475)
范围内。
因此,如果出于任何原因您需要在其中一个共享轴上使用 matplotlib 绘图,则也需要对所有其他共享轴使用 matplotlib。
关于python - Pandas 与 matplotlib 日期时间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48354195/
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