绘制 Timedelta 系列的 Pandas，在选定时间带有垂直线

Question

我有一个与此非常相似的问题：Pandas 绘制时间序列图，在选定日期使用垂直线，但该解决方案不适用于 Timedelta。

考虑这个系列：

In:
avg_hr.head()

Out:
00:00:00     69.000000
00:00:01     93.750000
00:00:02     93.125000
00:00:03     92.900000
00:00:04     93.222222
00:00:05     93.222222
...
Name: bpm, Length: 253, dtype: float64

我可以像这样选择本系列中的元素：

In:
avg_hr[pd.Timedelta(seconds=3)]

Out:
92.9

我可以生成这样的图表：

In:
avg_hr.plot()

但是，我不能像这样用 TimeDelta 绘制垂直线：

In:
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=110), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

Out:
TypeError: Cannot compare type 'Timedelta' with type 'float64'

但是，如果我使用 float 或 int，则垂直线出现在位置 0。

In:
plt.axvline(x=110, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

如何使用此 timedelta 索引绘制垂直线？

编辑：

即使我直接使用 x 轴上使用的键，我也遇到了同样的错误：

In:
for key in avg_hr.keys():
    ax.axvline(x=key, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

Out:
TypeError: Cannot compare type 'Timedelta' with type 'float64'

Answer 1

我发现即使我以秒为单位工作，并且轴标签以秒为单位显示时间，但实际上以纳秒为单位！

从文档Pandas Time Deltas：

Pandas 使用 64 位整数以纳秒分辨率表示 Timedeltas

因此，在我的问题示例中，当我调用它时，垂直线不在位置 0，但实际上在位置 110 纳秒（因此非常接近 0 与此比例）：

plt.axvline(x=110, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

解决方案只是以纳秒为单位转换您的 x 值：

x_ns = pd.Timedelta(seconds=110) / pd.Timedelta(1,'ns') #Seconds to nanoseconds
plt.axvline(x=x_ns, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

我在尝试更改 xlim 时发现了这一点，然后我看到一切都缩放到了纳秒级。因此，需要对 xlim 应用相同的转换。

ax1.set_xlim([0, 110])

多条垂直线的结果

完成：

#Add verticals lines for specific event
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=120) / pd.Timedelta(1,'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=185) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=210) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(x=pd.Timedelta(seconds=225) / pd.Timedelta(1, 'ns'), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)