以微秒分辨率绘制 pandas 数据帧

Question

我正在尝试使用 python matplotlib 来绘制熊猫数据框。 DataFrame 有一个 'time' 列和一个 'val' 列。 'time' 列设置为索引，分辨率可达微秒。当我开始绘制它时，x 轴上的值完全关闭（超出数据的时间范围）。有什么问题？任何帮助表示赞赏。

下面是代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates

df = pd.read_csv("/tmp/a.csv")
df = df.set_index('time')

def plot1(df):
    ax = df.plot(y='val')
    ax.get_yaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)
    ax.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter("%H%M%S.%f"))
    plt.show()
    return ax

plot1(df)

“/tmp/a.csv”中的数据：

time,val
143642.229348,12
143642.250195,53
143642.252341,17
143642.254349,56
143642.311674,31
143642.313758,36
143642.320217,24
143642.339777,86

Answer 1

从 CSV 文件中读取 time 列后，您需要将其转换为 datetime：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format="%H%M%S.%f")

您也可以在解析 CSV 文件时即时执行此操作：

tm_parser = lambda x: pd.to_datetime(x, format="%H%M%S.%f")

df = pd.read_csv('/tmp/a.csv',
                 sep=',',
                 parse_dates=['time'],
                 date_parser=tm_parser,
                 index_col='time')

之后你就不需要matplotlib.dates.DateFormatter:

In [147]: df.plot()
Out[147]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x8201f60>