Question

我正在从文件中读取一些数据，然后我必须将这些数据绘制成可视化表示。文件中的数据采用以下格式：

16:08:45,64,31.2
16:08:46,60,29.3
16:08:47,60,29.3
16:08:48,60,29.3
16:08:49,60,29.3
.
.

此数据存在于包含当前日期的文件中。该文件包括时间（小时：分钟：秒），Adc计数，温度值

我使用以下代码使用Pandas从文件中读取数据。

from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

year = 2018     # For 2018
'''
month = input ('Enter Month : ')
date = input ('Enter Date : ')
month = int(month)
date = int(date)
'''
# Hardcoded Values for Testing Purpose
month = 1
date = 20

headers = ['Time', 'ADC', 'Temperature']
filename = '%.2d-%.2d-%.2d.txt' % (month, date, year-2000)
print (filename)

try:
    df = pd.read_table( filename, ',', names=headers,\
                        engine='python', header=None)
except:
    print ('No Such File in Database')
    print ('Exiting Program')
    exit()

FMT = '%H:%M:%S'
df['Time'] = df['Time'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), FMT))
df['Time'] = df['Time'].map(lambda x: x.replace(day=date, month=month, year=year))

plt.plot( df['Time'], df['ADC'])

plt.ylim( [0,200])
#plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

我没理解为什么x轴没有正确的值。是因为原因是样品距离太近（1秒）了吗？

我只想要关于X轴的时间信息。请建议我如何做到这一点。提前谢谢。

更新

通过评论，我能够找到原因，为什么会发生这种情况。 Pandas将我的日期和时间视为timestamp个对象，而使用Matplotlib绘制它时，它应该是datetime个对象。如果我能够将df['Time']从Timestamp转换为datetime，我的问题就会得到解决。我在网上搜索并发现pd.to_datetime，会为我做这项工作，但不幸的是，它不起作用。以下命令将列出我所做的事情。

>>> x = pd.Timestamp( "2018-01-20")
>>> x
Timestamp('2018-01-20 00:00:00')
>>> pd.to_datetime( x, format="%Y-%m-%d")
Timestamp('2018-01-20 00:00:00')

如上所示，我仍然得到timestamp个对象我再次搜索以检查它为什么不起作用，然后我发现以下行将起作用。

>>> x = pd.Timestamp( "2018-01-20")
>>> y = pd.to_datetime( x, format="%Y-%m-%d")
>>> y.to_datetime()

Warning (from warnings module):
  File "D:\Program Files\Python36\lib\idlelib\run.py", line 457
    exec(code, self.locals)
FutureWarning: to_datetime is deprecated. Use self.to_pydatetime()
datetime.datetime(2018, 1, 20, 0, 0)
>>>

要删除此警告，可以使用以下命令。

>>> x = pd.Timestamp( "2018-01-20")
>>> y = pd.to_datetime( x, format="%Y-%m-%d")
>>> y.to_pydatetime()
datetime.datetime(2018, 1, 20, 0, 0)

现在我在我的项目中测试了这些命令，看看这是否适用于我的数据框，我只是拿了一个值进行测试。

>>> x = df['Time'][0].to_pydatetime()
>>> x
datetime.datetime(2018, 1, 20, 16, 8, 45)

所以，是的，它正在工作，现在我必须在完整的数据帧列上应用它，我使用了以下命令。

>>> df['New'] = df['Time'].apply(lambda x: x.to_pydatetime())
>>> df['New'][0]
Timestamp('2018-01-20 16:08:45')

但它仍然是一样的。我是新手，所以我无法理解我做错了什么。

Answer 1

首先，我们需要一个最小的，可验证的例子：

u = u"""16:08:45,64,31.2
16:08:46,54,29.3
16:08:47,36,34.3
16:08:48,67,36.3
16:08:49,87,29.3"""

import io
from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

year = 2018
month = 1
date = 20

headers = ['Time', 'ADC', 'Temperature']

df = pd.read_table(io.StringIO(u), ',', names=headers,\
                        engine='python', header=None)

FMT = '%H:%M:%S'
df['Time'] = df['Time'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), FMT))
df['Time'] = df['Time'].map(lambda x: x.replace(day=date, month=month, year=year))

plt.plot( df['Time'], df['ADC'])

plt.ylim( [20,100])
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

使用pandas 0.20.1和matplotlib 2.1运行此代码，生成以下图表，看起来符合要求：

这种方法有效，即使日期是熊猫时间戳，matplotlib也会在内部使用pandas转换器（如果它们可用）。如果没有，可以先尝试手动加载它们，

import pandas.plotting._converter as pandacnv
pandacnv.register()

如果这也失败了，可能确实会尝试将时间戳转换为datetime对象。

dt = [x.to_pydatetime() for x in df['Time']]
plt.plot( dt, df['ADC'])

无法使用Matplotlib在X轴上显示时间

1 个答案: