将csv中的日期/时间和数据输入matplotlib

Question

我的最终目标是通过matplotlib从csv日志文件中获取日期/时间和临时数据，数据格式如下：

date/time,temp1,temp2,temp3,temp4,ect
8/25/2017 14:55:49,20.851,20.953,21.025,21.055,ect
8/25/2017 14:56:49,20.799,20.944,20.99,21.029,ect

我试图将我的数据集装入这个例子作为起点： https://matplotlib.org/gallery/api/date.html

由于我还熟悉matplotlib，我不确定首选输入是什么，上面的例子使用了数组，所以如果这是最好的选择，那么我的问题是什么＆＃39; s将这些数据转换为格式正确的数组的有效方法？这是我的代码，我读到一行数据，并弄清楚如何解析日期/时间并放入日期时间容器：

import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.cbook as cbook

f = open(r'Sample Data.csv')

#Burn off top crap of logfile
for x in range(38):
    f.readline()

#Headers
pantsHeaders = f.readline()
#Start of data
pants1 = f.readline().replace('\x00','').strip('\n').split(',')


pantsDate = datetime.date(int(pants1[0].split(' ')[0].split('/')[2]),int(pants1[0].split(' ')[0].split('/')[0]),int(pants1[0].split(' ')[0].split('/')[1]))
pantsTime = datetime.time(int(pants1[0].split(' ')[1].split(':')[0]),int(pants1[0].split(' ')[1].split(':')[1]),int(pants1[0].split(' ')[1].split(':')[2]))

date = datetime.datetime.combine(pantsDate, pantsTime)

必须有一个更好的方法来解析日期/时间信息，而不是我这样做的方式，并且我愿意采用任何方法来获得matplotlib友好格式（数组或其他方式）

Answer 1

Pandas擅长处理日期时间格式，并且与Matplotlib很好地集成。

例如，使用您的示例数据：

datetime,temp1,temp2,temp3,temp4
8/25/2017 14:55:49,20.851,20.953,21.025,21.055
8/25/2017 14:56:49,20.799,20.944,20.99,21.029

如果保存为example.csv，您可以执行以下操作：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("example.csv", parse_dates=['datetime'], index_col="datetime")
df.plot()

Answer 2

分割CSV的日期时间字符串后，可以使用strptime，如下例所示：

from datetime import datetime
parsed_value = '8/25/2017 14:55:49'
date = datetime.strptime(parsed_value, "%m/%d/%Y %H:%M:%S")
print(type(date))
print(date)

返回：

class 'datetime.datetime'>
2017-08-25 14:55:49

Process finished with exit code 0