python ggplot设置日期时间的轴范围答案

【问题标题】：python ggplot set axis range for datetimepython ggplot设置日期时间的轴范围
【发布时间】：2014-10-31 17:13:32
【问题描述】：

我正在尝试使用 ggplot 在 Python 中绘制时间序列数据，但无法修复比例。

这是我最近的努力——首先我将 x 轴的所需最大值和最小值设置为 xmin 和 xmax：

xmin=pd.to_datetime('2011-04-01')
xmax=pd.to_datetime('2011-08-01')

然后，从数据帧 fishdf 中，我尝试将我的时间变量（'tottime' - x 轴）与数值变量（'rx'，y 轴）进行对比：

fig=(ggplot(fishdf,aes('tottime','rx')) + \
    geom_line() + \
    geom_point() + \
    ggtitle(PIT) + \
    scale_x_date(breaks='7 days',
        labels=date_format('%m -%d'),
        limits=(xmin,xmax))) + \
    scale_y_continuous(limits=(0,235))
outfig= r"C:\a\Projects\Shad Telemetry\Connecticut River\CumDat\Python\figs\%s.png"%(PIT)
ggsave(fig,outfig)

当我不包含 limits= 命令时，这可以正常工作，但使用限制我会收到错误

TypeError：需要浮点数

我尝试了各种设置/格式化 xmin 和 xmax 的方法，但似乎无法正常工作。有简单的解决方案吗？我在其他地方看到过相关问题，但答案似乎对我不起作用（或者没有答案？）

【问题讨论】：

标签： python datetime limits python-ggplot

【解决方案1】：

据我所知，这是 Python ggplot 中的一个错误。我能够将我的数据移植到 R 并运行非常相似的代码。它比下面的（多个 else 的）更复杂，但本质上，这段代码有效，允许我从 4 种数据类型生成 500 个图，所有图都有公共轴。所以要清楚，这是 R 代码，而不是 Python：

xlimits<-as.POSIXct(c('2011-04-15','2011-08-01'),tz='GMT')
for(i in as.vector(PITs2011$PIT))
{
  plot<-paste("C:\\etc\\",i,".png", sep="")
  png(plot,width=7.5, height=5, units="in",res=300)
  title=paste(i,'Release Location=',Tags$ReleaseLocation[Tags$PIT==i])
  Tagi=Tags[Tags$PIT==i,]
  PITi=Clean2011[Clean2011$PIT==i,]  #THIS SHOULD REALLY BE Radioi
  nr<-nrow(PITi)
  TIRISi=FWRES[FWRES$PIT==i,]
  nt<-nrow(TIRISi)
  Mobilei=Mobile[Mobile$PIT==i,]
  nm<-nrow(Mobilei)
  p<-''
  if((nt==0) & (nm==0) & (nr==0)) {  #First group has only radio data and also Tags data (true for all)
    p<-ggplot(data=Tagi,aes(x=time, y=rx)) +#Need to modify this for fish with only ReleaseTime (no radio)
     geom_point(data=Tagi,aes(color='PIT'), shape=21, size=4) +
     scale_colour_manual(name="",  
        values = c("Radio"="blue", "PIT"="red"))+
     scale_x_datetime(limits=xlimits)+
     scale_y_continuous(limits=c(0,235))+
     ggtitle(title)
    }else if # etc...I then subsetted for the various data types that were available for each plot.

【讨论】：