在matplotlib中绘制pandas日期

Question

我有一个包含日期的固定宽度数据文件,但是当我尝试绘制数据时,日期没有在x轴上正确显示.

我的文件看起来像

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

我用pandas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()

所以我想这里的问题是从pandas到matplotlib datetime的转换,如何进行转换？

我也直接尝试过熊猫:

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

但这失败了

TypeError:Empty'Series':没有要绘制的数字数据

Answer 1

如果使用包含列名而不是字符串的列表,则data.set_index将起作用

以下应显示x轴上的日期:

#! /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)

Answer 2

下面的代码将绘制特定股票的日期和股票价格。我想要 x 轴上的日期和 y 轴上的股票价格数据。下面的代码对我有用。

将 csv 加载到 pandas 数据框中，然后将 csv 文件所需的列加载到数组中并使用它进行绘图 plt(column_on_x_axis, column_in_y_axis, linestyle) 当然，应该包括 matplotlib.pyplot。

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