如何使用seaborn在x轴上绘制int到datetime？

Question

我正在尝试使用seaborn绘制图表

sns.lmplot(x="when_start", y="how_long",hue= 'state',
           data=apps_pd.loc[(apps_pd['user'] == 'xavi')],lowess=True);

apps_pd 是数据框。 apps_pd ['when_start'] 中的文件类似于1499963856220，同样适用于 how_long 。

脚本结果

但是，如果我不改变数据的格式，我会得到一个非常混乱的图表。

无论如何我可以将x轴的单位改为'yyyy-mm-dd'吗？我想在日级别对所有数据进行分组。

我还可以将y轴的单位改为小时 - 分 - 秒吗？

这是我的数据帧的前5行。

Answer 1

首先，当您发布数据时，以文本格式发布，而不是图像。

您可以将col when_start转换为日期时间格式，如下所示：

apps_pd['when_start'] = pd.to_datetime(apps_pd['when_start'], unit='ms')

然而散点图是lmplot does not support datetime格式的调用之一。您必须在绘图之后替换xtick标记，如下例所示：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt

cols = ['how_long', 'state', 'user', 'when_start']
data = [[62297, 'FINISHED', 'xavi', 1499963793923],
 [25761, 'FINISHED', 'xavi', 1499963446385],
 [20082, 'FINISHED', 'xavi', 1499963221203],
 [20508, 'FINISHED', 'xavi', 1499963156760],
 [580975, 'FINISHED', 'xavi', 1499962435293]]

apps_pd = pd.DataFrame(data, columns = cols)
# convert ms timestamps of dataframe to date time format by pandas
#apps_pd['when_start'] = pd.to_datetime(apps_pd['when_start'], unit='ms')
print (apps_pd)

sns.lmplot(x='when_start', y='how_long', hue= 'state',
 data=apps_pd[(apps_pd['user'] == 'xavi')],lowess=True)

# get current axis
ax = plt.gca()
# get current xtick labels
xticks = ax.get_xticks()
# convert all xtick labels to selected format from ms timestamp
ax.set_xticklabels([pd.to_datetime(tm, unit='ms').strftime('%Y-%m-%d\n %H:%M:%S') for tm in xticks],
 rotation=50)

plt.show()