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我有一个带有日期时间列的 Pandas 数据框。我想根据该日期列绘制行的分布,但我目前遇到了一个无益的错误。我有:
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='raise')
s = sns.distplot(df['Date'])
TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('<M8[ns]')
df.head(2)
的结果,出于安全原因等,我删除了一些列:
Date
2812 2016-03-05
2813 2016-03-05
Name: Date, dtype: datetime64[ns]
最佳答案
我自己遇到了同样的问题时遇到了这个问题。正如评论中提到的,它似乎是 seaborn 的 distplot
不支持使用日期。不幸的是,我在官方文档中找不到任何内容来支持这一说法。
我找到了两种方法来处理这个问题。它们都不是完美的,但这是我发现的最好的。
选项 1:将日期转换为数字
转换为一些数字度量并使用它。 displot
使用数字,所以如果每个日期都用数字表示,我们就可以了。日期和数字之间的映射有点像使用 MinMax Scaler。例如,我们可以将“2017-01-01”设置为0,“2020-06-06”设置为1,并将它们之间的所有日期映射到[0,1]范围内的值。
使用的数字范围取决于您的数据范围,可能是天/月/年等。
我将通过这个玩具示例演示这种方法。
import pandas as pd
import datetime as dt
original_dates = ["2016-03-05", "2016-03-05", "2016-02-05", "2016-02-05", "2016-02-05", "2014-03-05"]
dates_list = [dt.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d').date() for date in original_dates]
df = pd.DataFrame({"Date":dates_list})
Date
0 2016-03-05
1 2016-03-05
2 2016-02-05
3 2016-02-05
4 2016-02-05
5 2014-03-05
df["NewDate"] = df["Date"] - dt.date(2014,3,5)
df["NewDate"] = df["NewDate"].apply(lambda x: x.days)
Date NewDate
0 2016-03-05 731
1 2016-03-05 731
2 2016-02-05 702
3 2016-02-05 702
4 2016-02-05 702
5 2014-03-05 0
displot
在我们的新专栏上:
import seaborn as sns
sns.set()
ax = sns.distplot(df['NewDate'])
groupby
绘制带有日期的直方图.
displot
不一样,但它可以是足够接近的解决方案(因为 displot 最终基于 matplotlib 的历史)。
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