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我正在尝试绘制 Pandas 系列,但是当我尝试格式化 x 轴日期时遇到错误。
(在评论中发现了一个相关的 issue,但它似乎是在比我使用的更旧版本的 Pandas 中解决的。所以,这似乎是一个新问题。)
考虑以下 Pandas 系列的图:
import pandas as pd
d = {pd.Timestamp('2021-03-15 08:30:00'): -65.926651,
pd.Timestamp('2021-03-15 08:30:05'): -42.115551,
pd.Timestamp('2021-03-15 08:30:10'): -24.699627,
pd.Timestamp('2021-03-15 08:30:15'): -12.010081,
pd.Timestamp('2021-03-15 08:30:20'): -2.781321}
s = pd.Series(d)
ax = s.plot()
我试图使用以下方法格式化绘图上的 x 轴日期:
from matplotlib.dates import DateFormatter
format_str: str = '%H:%M:%S'
format_: DateFormatter = DateFormatter(format_str)
ax.xaxis.set_major_formatter(format_)
这会导致以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/backends/backend_macosx.py", line 61, in _draw
self.figure.draw(renderer)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/artist.py", line 41, in draw_wrapper
return draw(artist, renderer, *args, **kwargs)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/figure.py", line 1863, in draw
mimage._draw_list_compositing_images(
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/image.py", line 131, in _draw_list_compositing_images
a.draw(renderer)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/artist.py", line 41, in draw_wrapper
return draw(artist, renderer, *args, **kwargs)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/cbook/deprecation.py", line 411, in wrapper
return func(*inner_args, **inner_kwargs)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 2747, in draw
mimage._draw_list_compositing_images(renderer, self, artists)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/image.py", line 131, in _draw_list_compositing_images
a.draw(renderer)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/artist.py", line 41, in draw_wrapper
return draw(artist, renderer, *args, **kwargs)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axis.py", line 1164, in draw
ticks_to_draw = self._update_ticks()
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axis.py", line 1022, in _update_ticks
major_labels = self.major.formatter.format_ticks(major_locs)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/ticker.py", line 250, in format_ticks
return [self(value, i) for i, value in enumerate(values)]
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/ticker.py", line 250, in <listcomp>
return [self(value, i) for i, value in enumerate(values)]
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/dates.py", line 605, in __call__
return num2date(x, self.tz).strftime(self.fmt)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/dates.py", line 511, in num2date
return _from_ordinalf_np_vectorized(x, tz).tolist()
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 2108, in __call__
return self._vectorize_call(func=func, args=vargs)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 2192, in _vectorize_call
outputs = ufunc(*inputs)
File "/Users/me/VirtualEnvironments/my_venv/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/dates.py", line 331, in _from_ordinalf
np.timedelta64(int(np.round(x * MUSECONDS_PER_DAY)), 'us'))
OverflowError: int too big to convert
有趣的是,如果我向时间戳添加小数偏移量,则一切正常:
s.index += pd.DateOffset(seconds=0.5)
当我检查
x
在
np.timedelta64
调用,仅当我向时间戳添加小数部分时,它才对应于自 unix 纪元(1970 年 1 月 1 日)开始以来的天数。如果没有小数部分,则结果整数很大,似乎与自 1970 年 1 月 1 日以来的天数没有明显关系。
最佳答案
由于提供的数据超出了 DateFormatter 处理的数字范围,因此发生错误。
请引用official reference .
例如,第一个时间序列的实际数据如下所示
s.index[0].value
1615797000000000000
这需要转换为 matplotlib 可以处理的数字。
s.index = mdates.date2num(s.index)
s
18701.354167 -65.926651
18701.354225 -42.115551
18701.354282 -24.699627
18701.354340 -12.010081
18701.354398 -2.781321
dtype: float64
更新(我在 3.6.3,所以我正在修复它。)
ax = s.plot(style='o-')
import matplotlib.dates as mdates
format_str = '%H:%M:%S'
format_ = mdates.DateFormatter(format_str)
ax.xaxis.set_major_formatter(format_)
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