绘制带有时间戳的 python pandas 数据帧作为 x 轴的索引显示迭代数字答案

【问题标题】：Plotting python pandas dataframe with timestamps as indices for x-axis shows iterating numbers绘制带有时间戳的 python pandas 数据帧作为 x 轴的索引显示迭代数字
【发布时间】：2020-05-26 04:42:07
【问题描述】：

有几天我尝试使用 pandas 和 Matplotlib 在我的轴上显示时间戳。但由于某种原因，它总是显示一些迭代数字，我对此无能为力。

这是我的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

%matplotlib
plt.ion()

df = pd.read_csv('~/Development/ProgressionMovement/Data/03-02-pull/44#03-02_07-49_measurePoints.csv', index_col = 'timestamp', parse_dates = True)

for column in df.columns:
    if column != 'timestamp':
        df[column] = pd.to_numeric(df[column], downcast='float')

for index, row in df.iterrows():
    for column in df.columns:
        if column != 'timestamp':
            df[column][index] = row[column] / 100

df.plot()

我已经尝试了很多，设置 x_ticks，将索引类型转换为其他类型等等（我不记得所有这些了）。但我总是只看到这些数字。充其量我只想看到分钟和秒。

我做错了什么？这不会那么难。

csv 看起来像这样：

还有这样的情节：

【问题讨论】：

标签： python pandas csv datetime matplotlib

【解决方案1】：

好吧，“沃恩是上帝”给了我一些提示，我能够展示正确的 x 标签。代码现在看起来像这样：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import matplotlib.dates as dates

%matplotlib
plt.ion()

df = pd.read_csv('~/Development/ProgressionMovement/Data/03-02-pull/44#03-02_07-49_measurePoints.csv', index_col = 'timestamp', parse_dates = True)

for column in df.columns:
    if column != 'timestamp':
        df[column] = pd.to_numeric(df[column], downcast='float')

for index, row in df.iterrows():
    for column in df.columns:
        if column != 'timestamp':
            df[column][index] = row[column] / 100

ax=plt.gca()
ax.set_xticks(df.index)

xfmt = dates.DateFormatter('%M:%S:%f')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)
df.plot()

这有点奇怪，但是使用交互式绘图工具，我必须运行最后一个代码块两次才能显示秒数。否则它会显示天、小时、分钟。

【讨论】：

【解决方案2】：

考虑到创建的图形和 ax1 是子图，在 x 轴上绘制时间时我的首选线是：

import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.pyplot as plt

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator())

ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M:%S'))

ax1.set_xticks(datas)

【讨论】：