【发布时间】：2019-03-05 20:08:53
【问题描述】：
我有一个 pandas 数据框，其中包含一些我想在 matplotlib 中绘制的 sar 输出。示例数据如下。
>>> cpu_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 70 entries, 0 to 207
Data columns (total 8 columns):
00:00:01 70 non-null datetime64[ns]
CPU 70 non-null object
%user 70 non-null float64
%nice 70 non-null float64
%system 70 non-null float64
%iowait 70 non-null float64
%steal 70 non-null float64
%idle 70 non-null float64
dtypes: float64(6), object(2)
memory usage: 4.4+ KB
>>> cpu_data
00:00:01 CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
0 00:10:01 all 0.30 0.00 0.30 0.06 0.0 99.34
3 00:20:01 all 0.09 0.00 0.13 0.00 0.0 99.78
6 00:30:01 all 0.07 0.00 0.11 0.00 0.0 99.81
9 00:40:01 all 0.08 0.00 0.11 0.00 0.0 99.80
12 00:50:01 all 0.08 0.00 0.13 0.00 0.0 99.79
15 01:00:04 all 0.09 0.00 0.13 0.00 0.0 99.77
18 01:10:01 all 0.27 0.00 0.28 0.00 0.0 99.46
21 01:20:01 all 0.09 0.00 0.11 0.00 0.0 99.79
24 01:30:04 all 0.12 0.00 0.13 0.01 0.0 99.74
27 01:40:01 all 0.08 0.00 0.11 0.01 0.0 99.80
30 01:50:01 all 0.09 0.00 0.13 0.01 0.0 99.77
我想使用时间戳作为 x 轴进行绘图。我写了以下代码。
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md
import dateutil
import matplotlib.dates as mdates
cpu_data[cpu_data.columns[0]] = [dateutil.parser.parse(s) for s in cpu_data[cpu_data.columns[0]]]
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.xticks( rotation=25 )
ax=plt.gca()
ax.xaxis_date()
xfmt = md.DateFormatter('%H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)
cpu_data.plot(ax=ax)
plt.show()
但我收到以下错误
ValueError: view limit minimum -5.1000000000000005 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value. This often happens if you pass a non-datetime value to an axis that has datetime units
这没有任何意义，因为我手动将所有时间戳字符串转换为日期时间对象
cpu_data[cpu_data.columns[0]] = [dateutil.parser.parse(s) for s in cpu_data[cpu_data.columns[0]]]
但它们似乎不是正确的数据类型
2018-09-30 00:10:01 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2018-09-30 00:20:01 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2018-09-30 00:30:01 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2018-09-30 00:40:01 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2018-09-30 00:50:01 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2018-09-30 01:00:01 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
我不知道如何解决这个问题。我尝试使用 plt.xlim(cpu_data[cpu_data.columns[0]].iloc[0]) 手动设置 x 轴以从日期时间对象值开始，但这会产生相同的错误。我真的迷路了。任何指导将不胜感激。如果有帮助，我可以提供更多信息。
编辑：
我认为日期不是正确的数据类型（如错误所示）。似乎熊猫一直在将时间列（第 0 列）中的数据转换为 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp 类型的对象。我认为它应该是 matplotlib 抱怨的日期时间对象。
【问题讨论】：
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如果你使用
cpu_data.plot(ax=ax, x_compat=True)会发生什么？不过，我只能重复我之前的评论：此处显示的数据并不容易提供帮助。见How to make good reproducible pandas examples。 -
那么，为什么当我从字符串 '01:30:04' 转换时间戳时，它不会变成
datetime对象，而是变成pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp对象？我想这是造成它的原因。 -
Pandas 喜欢以自己的格式存储日期时间。 本身并没有错，正如您已经发现的那样（例如，当使用
ax.plot时），matplotlib 完全有能力将其转换为自己的目的。 pandas 本身也会通过df.plot()处理这些问题。您遇到的问题是您想对使用 pandas 定位器创建的绘图使用 matplotlib 日期格式化程序。如果上述解决方案 (x_compat) 没有帮助，我（或我想的其他人）将需要一个 minimal reproducible example 的问题。 -
没关系，我决定只使用
matplotlib.pyplot老式的方式来绘制。我不确定为什么它不能使用 pandas 但它现在可以工作了。修改完成后，我会稍后发布代码。
标签： python pandas matplotlib